基幹プログラム報告書

第 4 次産業革命への適応～社会経済システムの再編成～

2020 年 9 月
公益財団法人国際高等研究所

基幹プログラム報告書

第 4 次産業革命への適応～社会経済システムの再編成～

2020 年 9 月
公益財団法人国際高等研究所

目次
要約 ........................................................ ⅰ～ⅲ

第 1 部 第 4 次産業革命とは何か ................................... 1
佐和 隆光
第1章

過去の産業革命がもたらした光と影 ................ 2第2章

AI は人間の仕事をどこまで奪うのか ................ 5

第3章

第 3 次産業革命がもたらした雇用減の実情 .......... 8

第4章

トマス・モアとケインズに学ぶ「豊かな社会」の創生 11第5章

ベーシックインカムはユートピアを実現できるのか？ 14

第6章

AI は 20 世紀型産業文明に終止符を打てるのか？ .... 17第7章

膨大な電力を食う AI ............................. 20第8章

自動車産業に大変革を迫る消費者の行動変化 ....... 23

第9章

自動運転車の開発をめぐる熾烈な競争の本当の意味.. 26

第 10 章 ネットの隆盛がもたらす限界費用ゼロ社会 ......... 29
第 11 章 電気料金の戦略的引き下げが日本の命運を決する.... 32
第 12 章 大学教育に革命をもたらす MOOC とは何か？ ........ 35
第 13 章 日本型制度・慣行が阻害する第 4 次産業革命への道.. 38
第 14 章 AI の進化で実現すべき「改めてのルネサンス」 ..... 41

第 2 部 第 4 次産業革命にともなう社会の変化 ...................... 45

第 1 章 第 4 次産業革命時代における日本のテレビ局の役割... 47
下村研一

第 2 章 コンピュータ創作物の著作権法上の扱い ............ 55
宮脇正晴

第 3 章 第 4 次産業革命と ICT 分野のイノベーションおよび知的財産権
大西

61

宏一郎

第 4 章 因果性と異質性の経済学と機械学習 ................ 69
依田

高典 他

第 5 章 人工知能と経済成長の諸問題 ...................... 81
二神孝一

第 6 章 第 4 次産業革命時代の競争政策と経済分析 .......... 91
若森直樹

第 7 章 プラットフォーム、シェアリングエコノミー、P2P 取引は市場経済をどう変えるか？ .................................. 99
新海哲哉

研究会開催経過 ...................................................................110
研究会メンバー ...................................................................112

要約

第1部
第 4 次産業革命とは何か＜第 1～14 章＞（1～43 頁）

第 4 次産業革命は、経済社会に対し根源的な変容を迫りつつある。工場の無人化、事務労働の人工知能（AI）による代替、医師、弁護士等の専門職の職能の AI による代替などが限りなく進行する。その結果、次のような経済社会の構造変化が予想される。
第一に、少なくとも 10～20％の雇用が喪失されるであろう。第二に、IoT（モノのインターネッ
ト）の進展に伴い、検索エンジンを使っての情報の取得、電子メールの送受信、再生可能エネルギーに代表されるように、多くのモノ・サービスの限界費用（もう 1 単位のモノ・サービスを供給するのに要する費用）がほぼゼロとなる。GAFA（グーグル、アップル、フェースブック、アマゾン）
やマイクロソフトが、製造業各社や金融業各社を尻目に、株式時価総額世界ランキング（2019 年 5月末）の上位 5 社に居並ぶ。労働生産性と資本生産性において、IT 企業は製造業や金融業を圧倒するからだ。第三に、成熟化した市場経済社会において消費者は「所有」よりは「利用」を重んじるようになる。そうした趨勢を見越して、2009 年 3 月、自動車配車アプリを運営するウーバー・テク
ノロジー社が創設され、瞬く間に世界各国にサービスを展開するようになった。その他、インターネットを介してのプラットフォームビジネスが世界を席巻するようになった。IT 産業ないしプラッ
トフォーマーが、製造業や金融業を押しのけ経済の中枢部に位するようになったのだ。
こうした経済社会の変容を受け、工業化社会を前提に据える既成経済学のパラダイムシフトが求められている。経済学のパラダイムシフトの方向を見究め、最適な適応策を提示する。
（佐和

隆光）

第2部
第 4 次産業革命にともなう社会の変化＜第 1～7 章＞（45～109 頁）

第 4 次産業革命にともない社会はどのように変化し、何を課題として抱えているのか。メディア（第 1 章）、法律（第 2 章）、イノベーション（第 3 章）、経済学（第 4 章）
、労働（第 5 章）
、競争政策（第 6 章）、産業構造（第 7 章）における変容を経済学や法学の観点から論じる。

ⅰ

第1章
第 4 次産業革命時代における日本のテレビ局の役割（47 頁～）
個人が自身で作成した動画を共有サイトに掲載することが容易な時代となった。動画に付される広告からの収入や投稿自体の満足感を求めて日々膨大な数の動画が個人から投稿され、世界中で閲覧されている。このような時代にあって、テレビ局の役割は何だろうか。本章ではテレビ局に系列が存在す
る日本のケースを考察し、個人から提供された動画を視聴者に代わり検索・選別・編集すること、地域にとって重要な情報を住民に正確かつ迅速に伝えること、各テレビ局が自社で所有する映像を分類整理すること、巨大な資本と情報網がなければ作れない大がかりな番組を制作することが、テレビ局に求められる主要な役割であろうと結論付ける。（下村

研一）

第2章
コンピュータ創作物の著作権法上の扱い（55 頁～）
本稿では、現在の著作権法上の「著作物」や「著作者」などの基本的な概念について紹介したうえで、創作過程にコンピュータの使用が介在するような作品についての立法に関し、これまでにどのような議論が行われてきたのかを紹介し、若干の検討を加える。
人間の創作的な関与が無いコンピュータ創作物（AI 生成物）については、現在の日本の著作権法上は保護されない。将来的に保護するために法改正をすべきかについて議論がされているが、AI 生成物を保護することは現行の著作権法の背後にある考え方と整合しないと考えられる。AI 生成物を自己の著作物であると僭称する行為について最低限の対処をすれば足りると思われる。（宮脇

正晴）

第3章
第 4 次産業革命と ICT 分野のイノベーションおよび知的財産権（61 頁～）
第 4 次産業革命の中、ICT 分野への研究開発投資の重要性が益々増している。しかしながら、本分野
では特許権が乱立し、企業間の権利関係が複雑化している上に、近年、利害関係の異なる多数のプレイヤーが参入する状態にあり、いわゆる特許の藪の問題が深刻化しつつある。この問題を解決するために、無差別で安価なライセンスの実施が求められているが、このような契約は研究開発実施企業におけるイノベーションからの収益を低下させている可能性がある。つまり、本分野では発明からの収益の専有を高める特許制度がうまく機能せず、結果として適切な研究開発のインセンティブ付けが損なわれており、将来的に研究開発投資が減少する可能性も考えられる。
（大西

宏一郎）

第4章
因果性と異質性の経済学と機械学習（69 頁～）
近年急速に機械学習と計量経済学の融合「因果的機械学習」が進んでいる。私の研究室では、Causal
Forest を多面的に用いて、因果的機械学習の強みと弱みを検証している。説明力を最大化しつつも、因果性のみならず異質性まで出せるので用途も応用範囲も広い。その強みはデータの「Unconfoundedness」という条件付独立性の仮定に由来するもので、データの統制が必要である。また、限界効果（偏微係数）の導出に難があるので、経済学に必要な社会厚生分析がやりにくい弱みもある。本章では、因果性と異質性の経済学である限界介入効果について解説する。また、因果性と異質性の機械学習である Causal Forest についても解説する。（依田

ⅱ

高典

他）

第5章
人工知能と経済成長の諸問題（81 頁～）
本稿は人工知能による自動化のプロセスについて説明し、自動化が行われたタスクと自動化が未達成のタスクの関係が補完的であるか代替的であるかが重要であることを示す。自動化が完全に進行するとき経済の成長は持続する一方、自動化が不完全な場合には経済の持続的な成長は停止し、最悪の場合には経済は縮小してしまうことを示す。自動化が不完全で終わるとき労働分配率が上昇
し続けることはないが、自動化が完全に進行して労働が不要になるときタスクの間の関係が補完的であれば労働分配率が最終的に 1 になる。労働を用いるタスクがほとんどないにもかかわらずその取り分が 100％になってしまうのは、自動化されていないタスクに投入される労働が自動化された機械によるタスクにとって不可欠だからである。（二神

孝一）

第6章
第 4 次産業革命時代の競争政策と経済分析（91 頁～）
第 4 次産業革命はプラットフォーム企業を生み出してきた。プラットフォーム企業は膨大な取引を日々仲介しているが、近年プラットフォームが収集している個人データの帰属や、取引先企業への優越的地位の濫用が問題として顕在化してきている。そのようなプラットフォーム企業同士が合併を試みた場合、社会的に望ましい帰結をもたらすだろうか。また、その際の競争政策上の懸念としてどのようなものがあるだろうか。さらに、プラットフォーム企業が台頭してきた現在の環境下で、経済分析を行う役割を担っている（実証産業組織論の）研究者、企業内のエコノミスト、そして政策担当者はどのように第 4 次産業革命に適応していくかについて論じる。
（若森

直樹）

第7章
プラットフォーム、シェアリングエコノミー、P2P 取引は市場経済をどう変えるか？ （99 頁～）
本稿では、昭和中期の日本の高度経済成長期、製品差別化とバラエティ増の時代から平成初期のバブル崩壊後の経済のグローバル化と日本経済の低迷する 20 年余りを経て、平成後期から、プラットフォーム・シェアリングエコノミーによる取引の進展する令和に至るまでの日本の経済・社会の変化を概観する。そして、日本経済・社会に起こったこれらの変化が、モノ・サービスの生産か
ら消費者に届くまでの流通構造と市場取引にもたらした変化を概観した。そのうえで、モノ・サー
ビスの生産者から消費者への広告による情報伝達方法の変遷と限界費用の構成の変化が、各段階の企業、消費者等が得る市場取引価値の各取引参加者への分配構造にもたらした影響を図式化して直観的に説明した。
（新海

哲哉）

ⅲ

第1部

第 4 次産業革命とは何か
佐和

隆光 i

第 4 次産業革命は、経済社会に対し根源的な変容を迫りつつある。工場の無人化、事務労働の人工知能（AI）による代替、医師、弁護士等の専門職の職能の AI による代替などが限りなく進行する。その結果、次のような経済社会の構造変化が予想される。
第一に、少なくとも 10～20％の雇用が喪失されるであろう。第二に、IoT（モノのインターネッ
ト）の進展に伴い、検索エンジンを使っての情報の取得、電子メールの送受信、再生可能エネル
ギーに代表されるように、多くのモノ・サービスの限界費用（もう 1 単位のモノ・サービスを供給するのに要する費用）がほぼゼロとなる。GAFA（グーグル、アップル、フェースブック、アマゾ
ン）やマイクロソフトが、製造業各社や金融業各社を尻目に、株式時価総額世界ランキング（2019年 5 月末）の上位 5 社に居並ぶ。労働生産性と資本生産性において、IT 企業は製造業や金融業を圧倒するからだ。第三に、成熟化した市場経済社会において消費者は「所有」よりは「利用」を重んじるようになる。そうした趨勢を見越して、2009 年 3 月、自動車配車アプリを運営するウーバー・テクノロジー社が創設され、瞬く間に世界各国にサービスを展開するようになった。その他、
インターネットを介してのプラットフォームビジネスが世界を席巻するようになった。IT 産業ないしプラットフォーマーが、製造業や金融業を押しのけ経済の中枢部に位するようになったのだ。
こうした経済社会の変容を受け、工業化社会を前提に据える既成経済学のパラダイムシフトが求められている。経済学のパラダイムシフトの方向を見究め、最適な適応策を提示する。

i

国際高等研究所副所長、京都大学名誉教授

1

第 1 部 第 4 次産業革命とは何か[第 1 部] 第 1 章

過去の産業革命がもたらした光と影

1．蒸気機関が牽引した第１次産業革命

礎的素材である石炭と鉄鉱の増産に資源配分を「傾もともと産業革命は、18 世紀半ば過ぎから 19 世

斜」させることを提案し、吉田茂内閣の下で実行に紀にかけて、イギリスを中心に起こった、技術革新移された。まさしく第 1 次産業革命の図式に従い、に駆動された一連の産業の変革と、それに伴う社会

戦後復興の経済政策が立案されたのだ。

構造の変化を意味する固有名詞だった。ところが、話を元に戻そう。蒸気機関車、蒸気船など輸送の最近では、本来の産業革命のことを第 1 次産業革命

機械化は、ヒトとモノの輸送を飛躍的に高速化し、と呼び、その後、2 度の産業革命を経てのち、現在、

長距離かつ大量の輸送を可能にした。飛脚や馬車が第 4 次産業革命の真っ只中にいるとの時代認識が鉄道に、帆船が蒸気船（当初は、帆船に蒸気機関を共有されるようになっている。かくして、産業革命積んだハイブリッド船）に置き換わった。動力源とという言葉は固有名詞から一般名詞へと転じたのしての人間と馬が蒸気機関に取って代わられたのである。その意味するところは「技術革新に駆動さは、まさしく画期的と言わざるを得なかった。と同れる産業の変革と社会構造の変化」である。以下、時に、失業を恐れる手工業者による機械打ちこわし

コミュニケーション・エネルギー・輸送の 3 つの側運動（ラッダイト運動）が、イギリス中・北部の織面から産業の変革を捉えることにより、4 つの産業物工業地帯で起きたことを付記しておかねばなる

革命の概略を要約してみよう。

まい。

石炭を燃料とする蒸気機関（熱エネルギーをピストン運動エネルギーに変換する装置）の発明（ジェ

2．電力と石油が駆動した第 2 次産業革命

ームス・ワット、1769 年）により、第 1 次産業革19 世紀後半から 20 世紀初頭にかけて起きた第 2命の幕が切って落とされた。手動式の印刷機は蒸気

次産業革命を駆動したのは、新しいエネルギー源、印刷機に置き換わり、広範かつ迅速な文字情報の伝

すなわち電力と石油だった。コミュニケーション革播が可能となった。当時、固形化石燃料である石炭命の代表的事例として挙げられるのは電話とラジが、薪や木炭に替わるエネルギー源として活用されオである。遠隔地と通話ができる電話の登場（1876

るようになりつつあった。石炭は暖房用の燃料とし年にアレクサンダー・グラハム・ベルが初の米合衆て重宝されていた。その石炭を燃料とする蒸気機関

国特許を取得）は、今どきのインターネット以上にが最初に実用化されたのは、炭坑内に溜まる地下水

衝撃的だったに違いあるまい。送り手の電話機が音の排水だった。蒸気機関による排水のおかげで、炭声を電気信号に変換し、回線を通じて電気信号が受坑の寿命は延び、石炭の大量生産が可能となったの

け手の電話機に送信され、音声に再変換される。無である。

線通信により音声を送受信するラジオの開発が始

木炭を燃料としていた製鉄業は、木炭の供給制約

まったのは、20 世紀初頭のことである。商業放送に悩まされていたが、安価な石炭が大量に供給されとしての最初のラジオ局 KDKA 局（大手電機メーカるようになったせいで、最も汎用性のある金属材料

ー、ウェスティングハウスの子会社）が、1920 年である鉄鋼の大量生産が可能となった。インフラ整

11 月 2 日、ペンシルバニア州ピッツバーグで放送

備と工業化を推進するに当たって、安価な鉄鋼の大を開始した。開局初日に、大統領選挙の開票結果を量供給は必要不可欠である。
「鉄は国家なり」そしリアルタイムで報道するという出来過ぎた演出は、て「鉄は産業のコメである」といった格言が示す通見事に功を奏した。

り、鉄鋼の生産量が国力の源泉であるとの「常識」

電力というエネルギー源を人類が手に入れたかが長らく罷り通ってきた。

らこそ、電話とラジオというコミュニケーション革話は多少脇道にそれるが、第二次大戦後、戦後復命がもたらされたのだ。電力は電車という大量輸送

興のための効率的な資源配分方式として、有沢広巳

機関の生みの親ともなった。その他、数々の電化製

東大教授（当時）が傾斜生産方式、すなわち、限ら品が生み出され、生活の利便性と快適性は飛躍的にれた資源を石炭産業の復興に集中的に投下し、次い向上した。20 世紀初頭、電源は水力と石炭火力だで鉄鋼業を復興させるという、戦後復興のための基けだった。落下する水力、もしくは石炭火力が水を2

第 1 章 過去の産業革命がもたらした光と影

加熱して発生する水蒸気が、タービンを回転させ発

増設ラッシュが続いた。73 年と 79 年の 2 度のオイ

電される電力は、送配電線網を通じての輸送が自由

ルショックによる原油価格の高騰、京都議定書によ自在となった。もう一つのエネルギー源である石油

り二酸化炭素排出削減が義務付けられたことによを精製して得られるガソリン、軽油、重油などは、り、原子力を基軸エネルギーとして位置付ける方向

自動車、プロペラ飛行機、船舶などの輸送機関の燃へと、わが国政府のエネルギー政策は舵が切られた。

料として重宝された。

輸送の面では、内燃機関（エンジン）の省エネ化が20 世紀は「電力と石油の世紀」だと言うにふさ

進み、鉄道の高速化もまた進んだ。

わしい。実に皮肉なことに、その 20 世紀が終わら2005 年頃に始まり、現在進行中の第 4 次産業革んとする 97 年 12 月、京都にて第 3 回気候変動枠

命を駆動するのは、深層学習機能を備えた人工知能

組条約締約国会議が開催され、先進 41 カ国に対し、（AI）、IoT（すべてのモノがインターネットで繋が08 年から 12 年にかけての 5 年間の二酸化炭素排出ること）、そしてスマートフォン（スマホ）である。

量（正確にはメタン、一酸化二窒素、二種類の代替

パソコンからタブレットへ、そしてスマホへ。スマ

フロン、六フッ化硫黄をも含む温室効果ガスだが、ホは絶えず携行されるという点で、インターネット

二酸化炭素がその大半を占める）を 1990 年比で少のモバイル化（個人間のコミュニケーションの濃密なくとも 5％削減することを義務づける「京都議定化・常態化）を実現させた。ウーバーや滴滴出行な書」が採択された。国際政治の場面で気候変動問題

どの配車サービス、その他シェアエコノミーの恩恵が初めて取り上げられたのは、1988 年 6 月にトロを享受するには、スマホが必要不可欠である。

ントで開催された先進 7 カ国サミットにおいての11 年 3 月の福島第一原発事故以来、いずれの先ことだった。トロント・サミットの「経済宣言」の進諸国でも、事実上の脱原発が加速しつつある。ま中に、「地球的規模での気候変動」が初めて明記さたパリ協定の発効（16 年 11 月）により、電源の脱れた。翌 89 年のパリ・アルシュ・サミットでは、炭素化が必須の課題となった。以上の二つが相まっ経済宣言の 3 分の 1 を地球環境問題が占めるまでて、再生可能エネルギーを主力電源として位置付けに至った。92 年 6 月、リオデジャネイロで「環境るのが世界的潮流となりつつある。再生可能エネルと開発に関する国際連合会議」が開催され、気候変

ギーが脇役から主役に転じつつあることは、第 4 次動枠組条約が採択された。先に、20 世紀は「電力と産業革命を駆動する一連の技術革新と無縁ではな

石油の世紀」だったと言ったが、その裏を返せば、い。

20 世紀は「二酸化炭素排出の世紀」に他ならなか輸送に関しても一大革命が進行中である。英仏はった。

40 年以降、中国は 30 年以降、ノルウェーは 25 年
以降、エンジン自動車の販売を禁止する措置を検討

3．デジタルがもたらす新しい産業革命中とのことだ。レベル 5 の完全自動運転車の実用化

1960 年代に始まる第 3 次産業革命を駆動したのも、さほど遠い将来のことではなさそうだ。

はコンピュータである。大型メインフレームコンピ

過去 3 度の産業革命のいずれもが、経済の飛躍的ュータ（60 年代から 70 年代）から始まり、デスクな成長・発展に寄与し、私たちの生活の利便性と快トップパソコン（80 年代）、ノートパソコン（90 年

適性を大幅に向上させるという、ポジティブな効果

代）へと、コンピュータはダウンサイジングを追求を存分に発揮してきた。産業革命は、文字通り、産することにより、性能・速度を保ったまま価格を下業構造の激変を引き起こす。その結果、産業はウィ

落させ、その普及率を急速に高めていった。その一ナー産業とルーザー産業とに分かたれる。個人もま方で、科学技術計算用の大規模・高速コンピュータ

た、革命の恩恵に浴する勝者と革命による災厄を被であるスーパーコンピュータの速度と性能を競う、る敗者とに分かたれる。変革に伴う摩擦的倒産・失熾烈な国際競争が展開されている。90 年代後半に業・格差拡大などは、産業革命のネガティブな効果

入ると、ヤフーやグーグルなどインターネット検索であり、マクロな経済成長・発展というベネフィッ

エンジンが日本でも利用可能となり、電子メールとトの対価として、政府・企業・個人のそれぞれが応

携帯電話もまた急速に普及し、コミュニケーション

分の調整コストを支払わねばならない。少なくともの一大革命が起きた。

過去 3 度の産業革命に関する限り、調整コストを補

70 年代から 90 年代にかけて、原子力発電所の新って余りあるだけのベネフィットを、私たちは手に3

第 1 部 第 4 次産業革命とは何か入れてきたのではなかったろうか。

ば、変革への「適応」がたやすかった。しかし、第ところが、第 4 次産業革命に関する限り、あまり

4 次産業革命に関する限り、技術革新のスピードが

明るい未来は語られない。しばしば引用されるのが、異常なまでに速い点、過去 3 度の産業革命とは異質野村総合研究所とオックスフォード大学の共同研である。例えば、iPhone が発売されたのは 07 年だ

究、すなわち、AI とロボットによる労働の代替がが、今や世界で 30 億台近くのスマホが普及してい進み、2030 年頃には、日本の労働力人口の 49％がる。グーグルが初の完全自動運転車を披露したのは失職するとの予測を見て、誰しもが不安に駆られる。

10 年だが、その普及は間近い。技術革新のスピー工場が無人化し、事務労働の大半が AI に取って代ドが速ければ速いほど、調整コストは高くつく。すわられる。医師の診断・処方、弁護士の弁論シナリ

なわち、企業倒産、失業、格差拡大などが、途方もオの作成などの専門職の仕事の過半もまた、AI 任ない規模とスピードで押し寄せて来る。備えあればせになりそうだ。

憂いなし。第 4 次産業革命のもたらすであろう様々

過去 3 度の産業革命においては、技術革新の拡大な変革への賢明な「適応」の在り方について、次章と深化のスピードが適度であったため、総じて言えから順々に解き明かしてゆこう。

4

第 2 章 AI は人間の仕事をどこまで奪うのか[第 1 部] 第 2 章

AI は人間の仕事をどこまで奪うのか

1．人工知能のせいで 2 人に 1 人が失業する？

者、心理学者、社会学者、物理学者、数学者などと2015 年 12 月 2 日、野村綜合研究所（NRI）が「数いった細々分類が登場する。医師が細分類の 1 項目

十年後、日本の労働人口の 49％が人工知能やロボであるにも関わらず、内科医、外科医、産婦人科医、ット等で代替可能に〜601 種の職業ごとに、コンピ

小児科医、精神科医などが登場する。その他、職業

ューター技術による代替確率を試算〜」と題するニ

分類の細分類に登場しない職業が多々散見される。

ュースリリースを公にした。オックスフォード大学

つまり、NRI とオックスフォード大学の共同研究がのマイケル・A・オズボーン准教授とカール・ベネ

取り上げた職業、すなわち消滅可能性の吟味の対象

ディクト・フレイ博士との共同研究の成果である。

となった 601 職種には、職業分類の細分類 892 項

機械学習が専門のオズボーン准教授と経済学者の目と一致するものと、細々分類とでも言うべきもの

フレイ博士は、アメリカについては 13 年に、イギとが入り混じっている。それゆえ、試算結果から直リスについては 14 年に、同種の結果を公表していちに「日本の就業者全体の 49％が失職する」と結る。ちなみに、アメリカの代替可能労働人口は 47％、論するのには、些かならざる無理があるのではなか

イギリスのそれは 35％とのことである。要するに、ろうか。

個々の職種が AI とロボットによって代替される確

職業の消滅確率を計算するに当たって「教師付き率（可能性のレベルを 0 から 1 までの数字で表現）

機械学習」という高度な手法が用いられる。経済分を試算し、その値が 0.66 以上の職業は消滅の可能

析と同じく、用いられる手法が数学的に高度化され性大だと評価される。消滅確率が 0.66 を超える職たからといって、結果の信ぴょう性が高まるわけで種の就業者数の総和が、601 業種の就業者総数に占は些かもない。事実、各職業の消滅確率の一覧を拝める割合が 49％というわけである。

見すると、物理学者や数学者の消滅確率が、人類学「人工知能のせいで 2 人に 1 人が失業する」と

者や心理学者のそれを圧倒的に上回るのはなにゆの結論は、いささかならずセンセーショナルに受けえのことなのか。私自身の解釈は次の通り。数学者

止められた。しかし、この試算に用いられたデータや物理学者は論理的思考力と数学を縦横に使うのの出典、（独法）労働政策研究・研修機構『職務構だが、論理的思考力や数学的演算のかなりの程度ま造に関する研究Ⅱ−−5 万人の就業者 Web 職業動向調

でが AI の守備範囲内に収まるからではないか。だ

査より、現状、変化、能力、生活のデータ分析−−』からと言って「数学者や物理学者が AI に代替されの利用は必ずしも適切ではなかった、と私は考える。

る確率が、人類学者や心理学者に比べて相対的にか

インターネット調査に基づく上記調査報告は、予めなり高い」などといった所見には誰しも納得しない選択された 200 職種に修業する 2 万 4 千人をランはずだ。

ダム・サンプルで抽出する作業を 2 年間繰り返し、以上の事例が示す通り、利用可能なデータに限界

属性の一つである「職業」（自己申告）に関連するがある場合、いかに高度な数学的手法を援用するにアンケート調査を実施し、分析したものである。そせよ、導かれる結論には納得のゆかない点が少なかの調査データを野村総研が利用したのだが、いくつらず見いだされる。それはさておき、AI やロボッかの疑問が拭えない。

トによる代替が不可能な職業とは何か。私は次の 4

第一に、厚生労働省が 12 年に改訂した職業分類つを挙げることにしている。

表は、大分類、中分類、小分類、細分類と体系化さ第一に、ホスピタリティ（おもてなし）の必要なれているのだが、細分類の職業数は 892 である。と職業。ホテル、レストラン、商店での接客は AI 付

ころで、NRI とオックスフォード大学の共同研究できロボットにも十分務まる。ホテルのフロント、コは、上記の調査報告書にある 601 の職種について、

ンシェルジェ、レストランのウェイター、売り子をそれぞれの消滅確率が試算されている。例えば、厚人間からロボットに置き換えれば、経費削減にはな

労省の職業分類における研究者の細分類には、大学る。新規学卒者並みの訓練、給与と手当、休日、休の学部区分に対応するレベルに留まっており、それ憩時間、超過勤務手当、制服の仕立て・洗濯などを以上は細分化されていないにもかかわらず、人類学

ロボットは必要としないから、多少長い目で見れば、

5

第 1 部 第 4 次産業革命とは何か

人間をロボットに置き換えるのは得策なはずであ2000 万件近くのガン研究論文と 1700 万件以上のる。しかし、客の立場からすれば、「安い」という

薬剤関連情報を読破・記憶するのは AI にとってはメリットと引き換えに、ロボットと問答することの訳ないことだが、人間にとっては不可能な仕業であ

味気なさというデメリットを甘受しなければならる。仮に 1 日 10 件のペースで論文を読みこなすにない。それゆえ懐に余裕のある客は、たとえ高価でせよ、5,500 年近くを要するからだ。しかも、論文あるにせよ、ホスピタリティの味わえるホテルやレに記載される数値等を逐一精確に記憶することは、

ストランを選好するに違いあるまい。

人間の医師にとって不可能な仕業だし、時間の経過

第二に、非定型的なコミュニケーションの必要なに伴い記憶が薄れることは不可避である。

職業。小中高校の教員、医師、看護師、弁護士、セこの事例が示す通り、診断・処方において医師がールスパーソン、介護士などが挙げられる。

AI の後塵を拝するのだとすれば、医師の仕事は、第三に、クリエイティビティが必要な職業。芸術

患者の問診と、AI に言われた通りの診断の患者へ

家、作家、研究者、編集者、記者、起業家などが挙の告知、そして薬剤の処方箋を伝達することしかな

げられる。

くなる。医師が才能を発揮できるのは、問診の巧み

第四に、マネージメントに携わる職業。大企業のさぐらいのものとなる。名医という呼称は、もはや経営者のみならず、小規模な飲食店の店主に至るま

過去の遺物と成り果てるのだろうか。決してそうでで、マネージメントに携わる職業は枚挙に暇がないはないことを、以下に示そう。

ほど多い。

2000 万件にも及ぶガン研究論文の中には、ガン

第五に、形式知だけではなく暗黙知が不可欠な職

診療に際して、有意味なものと無意味なものとが入業。専門的な職業の大部分がこれに該当する。いわ

り混じる。論文を斜め読みするだけで、それが有意

ゆる伝統工芸や料理の「職人」の技術は、経験を通

味か無意味かを判定する能力を持ち合わせている

じて培われた暗黙知により裏付けられている。

か否かが、医師の能力の決め手となる。無意味な論

暗黙知とは何なのかについて理解を深めるため

文を読むのは、無論、時間の浪費以外の何物でもなに、AI の猛威に晒されているかのように言われる、い。

職業としての医師が不滅であることを、以下に詳述

しかも、とりわけ医学・生命科学の分野では、画しよう。

像・データのねつ造や改ざんなど、不正論文が少なくないとのことだ。ねつ造や改ざんを一見して見抜

2．AI やロボットに代替不可能な職業とは？

く力は、専門家としての医師が特有する、AI には

医師は患者に問診し、血液検査、MRI や CT によ

真似ができない勘である。加えて、診断と処方に当る画像データ、遺伝子情報などに基づき、自らの医たって、専門誌に掲載される論文・情報をすべて読学的知見と経験に照らして診断と処方を導く。いか破し記憶しているだけで、医師の能力を凌駕するとなる名医といえども、誤診の確率はゼロではない。

は限らない。臨床医として多くの患者の診断を通じ昨今の AI ブームの一環として、医師の診断・処方て蓄えた経験知を、AI は持ち合わさないからだ。

の能力を AI が上回るのではないかとの所見が、尤とはいえ、現にガン診断の決め手とされる MRI やもらしく唱えられるようになった。多少古い話にな

CT の画像分析に関する限り、AI は放射線科の医師・るが、2016 年 8 月、東大医科学研究所は、AI の威技師に勝ると断定して差し支えあるまい。疲れを知力を誇示する、次のような症例を公表した。

らぬ、邪念を去って分析に没頭できる AI が、長時2000 万件近くのガン研究の医学論文と 1700 万件

間労働をものともせずに、正確な画像分析を導くこ

以上の薬剤関連情報を学習させた IBM の AI ワトソとは確かだ。

ンに、白血病患者の検査データとガン細胞の遺伝子医師が専門書や論文の解読を通じて身に付ける

情報をインプットしたところ、主治医が思いも寄ら知識のことを形式知（explicit knowledge）と言う。

なかった特殊なタイプの白血病との診断を下し、適多数の患者の問診と治療を通じて培われた、勘や感

切な抗ガン剤の組み合わせをも処方した。要した時覚などとして体得される知識のことを暗黙知

間はわずか 10 分とのことだ。ワトソンの処方箋ど（tacit knowledge）と言う。医師は、これら二つ

おりの抗がん剤治療に切り替えて間もなく、患者はの知を融合させることにより診断を下す。名医と呼快癒・退院し、社会復帰することができた。

ばれる医師は、形式知は無論のこと、豊富な臨床経6

第 2 章 AI は人間の仕事をどこまで奪うのか

験を通じて蓄積された膨大な暗黙知の持ち主であァ碁は、定石に加え、過去の数万局の棋譜データをる。暗黙知を文章、図表、数値、数式によって表現学習した上で、人間の棋士との対局のみならず、数し伝達すること、すなわち論文に著すことはできな

千万局の自己対局による囲碁の深層学習の賜物でい。AI が論文・情報から学習するのは、文章や数値ある。17 年 5 月、アルファ碁は韓国最強の棋士とで表現される形式知に限られる。言い換えれば、臨対局し、4 勝 1 敗で圧勝した。ワトソンとアルファ

床経験を積む（暗黙知を習得する）機会が AI には碁の違いは、膨大な数（人間の棋士の数百万倍にの閉ざされているのだ。

ぼる）対局に基づく研ぎ澄まされた暗黙知を、後者

臨床経験により培われた医師の暗黙知が、患者のが深層学習している点にある。

診断・処方において、いかほどの重きをなすのかは、

少なくとも囲碁の世界では、AI に勝てる棋士は

素人の私には計り知れないが、次のことは確かだ。

皆無と言い切って差し支えあるまい。しかし、ガンそもそも AI は些かの暗黙知すら持ち合わさない。

の診断・処方において、暗黙知を欠くワトソンを凌すなわち、AI の診断と処方は、膨大な形式知と論ぐ名医は多数いるに違いあるまい、と私は確信して理的思考力のみに依拠する。

いる。

グーグル・ディープマインド社が開発したアルフ

7

第 1 部 第 4 次産業革命とは何か[第 1 部] 第 3 章

第 3 次産業革命がもたらした雇用減の実情

1．希少資源の最適配分

学、家事、高齢などのため、15 歳以上人口から、働前章でご紹介したとおり、人工知能とロボットのく意欲または余力のない人口を差し引いた値を労せいで「2 人に 1 人が失業する」との野村総研とオ

働力人口と言う。労働力調査は毎月公表されるため、ックスフォード大学の共同研究は、マスメディアに前月の最終週に働いていた人（パートと休業者をも大きく取り上げられた。あたかも第 4 次産業革命は含む）すなわち就業者に、完全失業者を加えたもの

人びとを不幸にするかのような、根拠薄弱な数値計

が、前月の労働力人口として公表される。完全失業算に基づく結論に脅かされる勤労者、大学卒業後の者とは、調査期間中に求職活動をした実績があるに

進路に不安を募らせる中高校生に対し、人工知能やもかかわらず、就業することができないままでいる

ロボットが大挙して職場に押し寄せてくるであろ人のことを言う。言い換えれば、職の有無にかかわう 2030 年に向けて、働くことの意味と意義を改めらず、働く意欲を持つ 15 歳以上の人の総和が労働て問い直し、「人びとを幸せ」にする労働市場の望力人口なのである。労働力人口に占める失業者の割

ましい改革の在り方について提言することにしよ合を失業率と言う。

う。

日本の場合、少子高齢化のせいで、労働力人口そ本論に入る前に、退屈を承知の上で、労働経済学のものの減少もさることながら、労働力人口の高齢のイロハについての解説に、がまん強く付き合って化の進展が著しい。労働力人口に占める 25 才以下

もらいたい。

の比率は、00 年度に 23.5％だったのが、17 年度に「経済学とは何か」という設問に対する模範解答

は 17.7％にまで低下した。他方、60 歳以上の占めは「希少資源の最適配分を研究する学問」である。

る比率は、00 年度に 13.6％だったのが、17 年度に希少資源というと、石油に代表される化石燃料、鉄は 17.9％にまで高まった。また、この間、女性の労鉱石をはじめとする鉱物（金属）資源などが、真っ働力化率が高まったことに加え、非農林水産業の雇先に読者の頭に浮かぶであろう。だがしかし、経済用者に占める非正規雇用者の比率が、00 年度の学者が希少資源という場合、土地、資本、労働とい

25.8％から 18 年度の 38.1％にまで増加した。

う 3 つの「生産要素」を指す。「希少」であること

正規雇用とは「期間を特定せず、定年まで働く契の証左は何かと問われれば、その答えは「いずれも約を結ぶ雇用」のことを言う。非正規雇用とは、正が有価だ（タダではない）から」である。ダイヤモ

規でない雇用、とりわけ期間が限定されている雇用

ンドは希少であるがゆえに、著しく高価である。飲のことを言う。日本型雇用慣行の 1 つである終身雇

料水は希少だから有価であるのに対し、河川、湖沼

用は「被雇用者の組織への忠誠心を養うから」といの水は希少でないからタダである。

う理由で、80 年代から 90 年代半ばにかけて、日本資本とは、工場や機械などの固定資本、原材料、の製造業の強さの証として賞賛されていた。しかし、仕掛品、在庫品などの流動資本、現金、株式、債券

第 3 次産業革命以降、終身雇用は柔軟な企業経営のなどの金融資本という 3 つの資本を、お金に換算し足かせとなり、多くの企業が非正規雇用への依存度て求めた総和を意味する。金融資本としては、次のを高めてきた。

ようなものが挙げられる。自社が発行する株式や社

さて、労働力人口の減少は、潜在的な経済成長率

債は株主からの借金（直接金融）であり、銀行からを鈍化させる主たる要因である。労働力人口の減少の借入金（間接金融）と同じくマイナスの資産（負を補うべく、政府は次のような対策を講じつつある。

債）である。内部留保（自己資金）、すなわち国の定年の延長、働き方改革による雇用環境の改善、外内外を含めての、預金、他社の株式・社債、国債な

国人労働者の雇用に関する規制緩和等々。言い換え

どはプラスの資産である。

れば、高齢者の就業と女性の労働力化を推し進め、足らずは、外国人労働者によって補おうというわけ

2．減少する労働力人口だ。労働力人口の減少を食い止めるのに躍起になら

もう 1 つの資源（生産要素）は労働である。念のなくても、最も効果的なのは、労働生産性（労働者

ために、労働統計の基礎をおさらいしておこう。通一人当たりが生み出す付加価値）を向上させること

8

第 3 章 第 3 次産業革命がもたらした雇用減の実情である。労働生産性を飛躍的に向上させる決め手と万）、不動産・保険等のブローカー（70 万）、自動車

なるのが、技術革新にほかならない。

運転者（47 万）、印刷・製本従事者（16 万）などが

過去 3 度の産業革命のいずれもが、労働生産性の続く。農耕従事者の減少は過去の趨勢の延長である。

飛躍的向上をもたらし、生産と生活を「増えた仕事

土木・建設従事者の減少は、住宅のプレハブ化と公一変させた。すでに述べたとおり、第 1 次産業革命

共投資の削減に起因する。商店、団体、会社などのは蒸気機関が、第 2 次産業革命は電力と石油製品と管理職、自動車運転者の減少は不況ゆえのことだろいうエネルギー源が、第 3 次産業革命はコンピューう。第 3 次産業革命（デジタル化・コンピュータ化）

タが、労働生産性の大幅な向上をもたらすと同時に、の影響と思われるのは、会計事務従事者、保険・不生活の利便性と快適性を高める新製品を次々と登動産のブローカー、印刷製本従事者くらいのもので場させ、人びとのライフスタイルを一変させた。

ある。以上の「事実」から次のような仮説が示唆される。

3．
「増えた仕事」と「減った仕事」

仮説 1：技術革新により「減る（機械により代替

戦後日本の歩んだ軌跡が示すとおり、第 2 次産業

される）仕事」は確実に存在する。それを補うに足革命は、農林水産業から製造業への労働力の大規模る雇用を創出する仕事の増加に、技術革新が寄与す

な移動を促した。1950 年代半ば以降、農家の跡取るところは無きに等しい。

りの長男以外の男女児は、中学卒業後、集団就職列

仮説 2：第 3 次産業革命による雇用減を補ったの車に揺られて、3 大都市圏の町工場や商店に職を求は、技術革新とは無関係な、社会・経済環境の変化めた。戦後、経済の面で欧米先進諸国に「追い付きに伴う雇用増である。

追い越せ」をモットーに、日本は第 2 次産業革命を

実際、高齢化の進展に伴い、必要不可欠な仕事（介一気呵成に推し進めた。大企業は大卒か高卒の社員

護、看護等）の就業者数が急増した。共働き夫婦のを採用し、中小事業者は農村から中卒の若者を競っ

増加に伴い、必要不可欠な仕事（保育士、調理人）て採用した。

の就業者数が増加した。介護従事者、コンビニエン

第 2 次産業（製造業、建設業、鉱業）の就業者比

ス・ストアやスーパーの店員、清掃従事者、その他、率は、55 年度の 2.3％から漸増し、オイルショック

不本意な仕事にやむなく就く人が増加した。コンピが襲来した 73 年度に 36.6％というピークに達し、ュータに仕事を奪われた人びとの多くは、ハローワ

しばらく横這ったのち、95 年度以降は減少に転じ、ークで職探しをしても、不本意かつ低賃金の仕事に

15 年度には 23.9％にまで低落した。第１次産業（農しかありつけないのが、偽らざる現実なのである。

林水産業）の就業者比率は 55 年度の 39.8％から 15

実に幸いなことに、第 3 次産業革命は、高齢化と同年度の 3.4％にまで激減した。他方、この間、就業時並行的に進行したため、失業率の激増という災禍者比率が 55 年度の 35.8％から 15 年度の 70.0％へを免れ得たのである。

と倍増したのが第 3 次産業（第 1 次、第 2 次以外の

仮に第 4 次産業革命により「2030 年には 2 人に産業、サービス産業とも言う）である。

1 人が失業」という予測が当たるとすれば、職を失許斐健太「この 15 年で『増えた仕事』『減った仕うであろう約 3,300 万人を雇用するに足る職場が、事』は何か」（「東洋経済オンライン」2015 年 9 月 8

新たに生まれるとは考えにくい。失業者の大半は、日）によると、95 年から 10 年にかけて「増えた仕特別の技能を要さない低賃金労働、あるいは多くの事」の第 1 位は介護職員（125 万人増加）、2 位は販

人が忌避する「きつい」「きたない」「きけん」な労

売店員（51 万）、3 位は看護職員（41 万）、清掃従

働に就かざるを得なくなる。何も対策を講じなけれ事者（25 万）、保育士（16 万）、調理人（12 万）な

ば、AI とロボットが人間を不幸のどん底に落としどが続く。コンピュータ化が進んだ 15 年間に「増めるのは確かだ。

えた仕事」の大半が、高齢化、共働き世帯の増加、今回は労働経済学のイロハを説くことに終始し不本意な就職などをその所以としている。

た。
「2 人に 1 人が失業」という極端な事態が招来「減った仕事」の第 1 位は農耕従事者（126 万人

されることはあり得ない。AI の革新と普及は、ほ減少）、第 2 位は土木・建設従事者（123 万）、第 3

とんどの職業の効率向上に寄与する。とはいえ、か

位は会計事務従事者（113 万）、以下、法人・団体管なりの数の既存の職業が消滅することは避けがた

理職（62 万）小売店主・店長（59 万）、会社役員（56い。次章以降、トマス・モアやジョン・メイナード・9

第 1 部 第 4 次産業革命とは何か

ケインズらの古典を参考にしながら、人間が「働く」

行させることにより、人間が幸せになるための方途ことの意味と意義をご理解いただき、AI やロボッを探っていくことにする。

トに人間の労働の少なくとも一部または半分を代

10

第 4 章 トマス・モアとケインズに学ぶ「豊かな社会」の創生[第 1 部] 第 4 章

トマス・モアとケインズに学ぶ「豊かな社会」の創生

1．トマス・モアのユートピア

まるで徴兵制のようだが、食料不足の危機に備えて、

第 2 章で紹介したとおり、野村総研とオックスフ

できるだけ多くの国民に農耕の技法を習得させる

ォード大学の共同研究によると、就業者の 49％がための知恵である。農家の仕事は、田畑の耕作、家失職する時代が、10 年余り先にやって来るそうだ。

畜の飼育、森林の伐採などに限らず、パン、ブドウ49％という数字の真偽のほどはさて措くとして、定酒をはじめとする果実酒の製造、製材なども農家の型的な技能労働や事務労働の少なくとも一部分が仕事とされている。今、言うところの農業の 5 次産

人工知能（AI）ないしロボットに代替され、多かれ業化を先取りしていたわけだ。

少なかれ、何％かの就業者が職を失うことは確かだ。

男女とも、すべてのユートピア人は農業の技能に

政府は、何らかの対策を講じなければなるまい。

加えて、農業以外の何らかの技能を身に付けなけれ

私が思うに、対策の目的が、失職者の生活支援でばならない。例えば、毛織業、亜麻織業、石工職、あったり、内需喚起であったりするのでは、その場

鍛治職、大工職等々である。すべての女性が働くと限りの糊塗策との感が否めない。のみならず、せっいうのは、16 世紀初頭の欧州諸国では異例だった。

かくの技術革新が、社会の不満、不安、そして不幸

家族長のほとんど唯一の任務は、今流に言えば労務せを助長するのでは元も子もない。過去 3 度の産業管理である。各人が仕事に専念するよう、また長時革命がそうであったように、第 4 次産業革命を、誰間労働を避けるよう、
家族長が指揮・監督している。

しもが幸福の増進を実感できるベターオフな社会

1 日の労働時間は、午前中 3 時間、昼食と休息に 3を創生する起爆剤とするためには、いかなる施策を時間を割いた後の 3 時間、合計 6 時間である。40

政府が講じなければならないのか、また、私たちの人の家族は夕食を共にする。夕食後の 1 時間は団欒

価値規範をいかに改編しなければならないのか、をにあてられる。彼らはそこで音楽の演奏をしたり、考えてみよう。そのための糸口を探るために、トマ

高尚で健全な話題に話の華を咲かせたりする。

ス・モアとジョン・メイナード・ケインズの著作を毎日、朝早くから講義がおこなわれる。本来は、読み解いてみよう。

将来の知識人として選抜された若きエリートの教ここ日本では、応仁の乱を経て戦国時代が始まっ育を目的とする講義なのだが、一般の男女の多くがて間もない頃、1516 年、イングランドの法律家ト熱心に聴講している。ユートピア国民は、職業と仕マス・モア（1478〜1535）は古典的名著『ユートピ

事から割きうる余暇が少しでもあれば、そのすべて

ア』を世に問うた。ユートピアは「理想郷」と日本の時間を精神の自由な活動と教養を培うことに当語訳されるが、モアの描くユートピア国は共産主義てることが義務づけられている。人生の幸福がまさを想起させる管理主義国家もどきであると同時に、にこの点にあることを、彼らは信じて疑わない。し16 世紀初頭の時代文脈のもとでは、画期的と評したがって、ユートピア人の教養のレベルには只ならて余りある、公正かつ透明な地方分権統治が実施さぬものがある。

れている。ユートピア国には 54 の都市（あるいは深い教養のせいもあり、ユートピア人は拝金主義

州都）があり、毎年 1 度、各都市から「学識・経験や奢侈淫蕩な生活を軽蔑する。輸出で稼得した金銀ともに優れた長老」3 人ずつが首都に集まり、国家で犬の首輪や便器を作る。将来、輸入が超過した場の共通の問題を論議する。

合、すぐさま決済に要する金銀を回収可能とするたユートピア人は農業を主たる生業としており、田めの仕掛けである。知識人は肉体労働を免除されて舎（州都の郊外）には、あらゆる農機の備わった農いるが、自己研鑽を怠れば、知識人の特権を取り上場住宅が用意されている。1 戸の農家には、2 名のげられ、職人に逆戻りさせられる。逆に、職人が寸奴隷のほかに、男女あわせて 40 名もの人が同居し暇を惜しんで学問に励めば、肉体労働から解放され、ている。30 戸の農家を束ねる、家族長と呼ばれる 1

知識人に昇格することができる。知識人の中から、人の統率者がいる。田舎に 2 年間滞在した者のうち外交使節、司祭、主族長、そして市長が選ばれる。

1 戸当たり平均 20 人（約半数）が都市に移り住み、

1 日のわずか 6 時間しか労働に当てられないと聞入れ替わりに同数の人が州都から田舎に移住する。

いて、多くの読者は、生活に必要な物資の供給が不11

第 1 部 第 4 次産業革命とは何か足をきたすのではないかと思われるだろう。しかし、毎日の糧のために汗する人々にとっては、余暇はユートピア国では一握りの知識人以外は、皆が働い

憧れの楽しみである。もっともこれは広義の経済ている点、そして一着の服を長持ちさせ、その他の（所得、資産、所有、生産、技術）への関心は相対

奢侈品を一切求めないシンプルライフのせいで、6的に薄れ始める。多くの人々が「人間、いかに生き

時間労働で事足りるのだ。重要なことは、ほとんどるべきか」といった倫理的な設問、「自然環境の破の男女が余暇を知的生産に費やすることである。ト

壊をいかにして防ぐべきか」あるいは「生物多様性

マス・モアは、余暇を最大限長くし、ユートピア国をいかに維持すべきか」などといったエコロジカル

民が知的活動に励む様を、人生の「幸福」の極致とな課題に、多大の関心を注ぐようになる。文学、芸みなす。

術、歴史、哲学等々、経済とは無縁であるがゆえに、技術革新（イノベーション）という概念が存在し等閑視または冷遇されてきた学術研究・啓発活動を、なかった 16 世紀初頭、技術革新ではなくして、人々

人々の要望に応え、国は振興せざるを得なくなる。

の意識を変革する（奢侈を慎む）ことにより、必要

技術革新が経済の問題を解決してはじめて、経済になモノとサービスの生産に要する労働時間の劇的

とっては無用の人文学、文学、芸術が復権を遂げる

短縮（労働生産性の向上）をかなえる。労働時間の時機が到来するのである。彼らがその余暇を手に入短縮がもたらす余暇を知的生産に捧げることこそれてしまうまでの話だが。

が人々に「幸福」をもたらす、とトマス・モアは言

年老いた雑役婦が自分のためにこんな因縁めいうのである。

た墓碑銘を書いている。
「私のために嘆き悲しまな

人工知能（AI）とロボットにより失職する人々に、いで、友よ、私のために涙を流さないで、私は、こ

幸福を実感できる生活を送ってもらうための貴重れからは永久に働かなくてもよくなるのだから」。

なヒントを、トマス・モア『ユートピア』から汲み

これが彼女の天国だった。余暇を心待ちにしている取ることができる。

他の人たちと同じように、彼女は自分の時間をラジオに耳を傾けて過ごすことが、どのように素敵なこ2．ケインズの『説得論集』

とかと想い描いていた。
「讃美歌と快い音楽が天国

1931 年、ジョン・メイナード・ケインズは「労働に響き渡っていることでしょう。しかし私は歌うこ

力の新たな使途を発見しうる速さを、労働力の使用とには縁がないのです」。

を節減する手段の発見の速さが凌駕する」ために生じる、技術的失業の可能性を予言した（『説得論集』、

3．所有欲の喪失

以下は、その要約に私見を交えたもの）。つまり、

今や、欧米諸国や中国では、モノを「所有」する

技術革新は労働力の効率化（機械による代替）を急よりも、必要な時に必要な場所で、手間隙かけずに、

速に推し進め、その結果、職を失う人が増える。他

モノを「利用」できるサービスを享受するシェア・方、労働力の新たな使途の発見（新しい職業の創出）

エコノミーが、幅を利かせるようになりつつある。

のスピードは遅れをとりがちだから、少なくとも一例を自動車にとると、先進諸国では、乗用車の世帯

時的に、失業率は上昇する。

普及率は 90％前後に達している。保有税、保険料、技術革新に起因する失業は、短期的には人々を苦

駐車代金、ガソリン代、道路の渋滞等により派生すしめるものの、「人類が自らの経済の問題を解決す

る時間コスト等々、「所有」に伴うコストは馬鹿にる」ことを意味するから、長期的には大いなる恩恵ならない。そこに目を付けたのが、2009 年創業のである。経済的な必要が満たされると、人間は経済

配車サービス会社ウーバー・テクノロジーズである。

以外の目的に、時間と精力を捧げようとする。機械

ウーバーは次のようなサービスを提供する。用務先

は労働生産性を押し上げ、人類を労役や苦難から解の最寄り駅まで電車で移動する。予めスマートフォ

放する。機械は生産の限界費用を押し下げ、安価なンで予約しておいたタクシー、個人の乗用車（日本

モノとサービスが手に入るようになり、人々の生活では法的に禁止されている白タクに当たる）、またの利便性と快適性を飛躍的に高める。

は短時間のレンタカーが駅前に待機しており、短時

そのおかげで、「経済の問題を解決する」という間で用務先に到着できる。レンタカーの場合、帰途、表現にケインズが込める意味は、次のような逸話か

最寄り駅の駐車場に乗り捨てておけばよい。料金のら推察される。

決済、車の施錠・解錠などの一切をスマホが引き受12

第 4 章 トマス・モアとケインズに学ぶ「豊かな社会」の創生けてくれる。シェア・エコノミーの産みの親は、外ある。今後、シェア・エコノミーは、乗用車にとどでもないスマホの爆発的普及なのである。

まらず、衣類、自転車、民宿他、更なる市場の拡大

配車サービスの利用料金の年間累計は、自家用車が予想される。

の所有に伴う年間費用（購入費用の償却費を含む）

所有する欲望を失うことが、実体経済に及ぼす影に比べれば、はるかに安上がりのはずである。アメ響は計り知れない。モノを所有せず、必要に応じてリカのような自動車大国の場合、自家用車の所有自利用する。シェア・エコノミーの市場規模拡大が、体の「効用」は無きに等しいから、ウーバーは大規

経済成長率を押し下げることは確かだが、生活の利模な市場を開拓することができたのだ。他方、日本

便性を向上させることもまた確かだ。スマホの普及

では、高級な乗用車を所有することの「見せびらかがシェア・エコノミーへの道筋を切り拓くとは、誰し」効果は依然として大きいし、白タク規制などもも予想しなかったはずだ。

災いして、配車サービス市場の規模拡大には限界が

13

第 1 部 第 4 次産業革命とは何か[第 1 部] 第 5 章

ベーシックインカムはユートピアを実現できるのか？

1．ベーシックインカムを巡る 3 つの争点

BI 制度への賛否の争点となるのは、次の 3 点であ

これまで繰り返し述べ進めてきたとおり、第 4 次る。

産業革命の結果、かなりの数の就業者が失職する可第一に、貧困層にも富裕層にも、同額の BI が支能性が高い。失職者の救済策として、少なくとも我給されることの是非である。リベラル派と社民派は、が国では、ベーシックインカム導入という井上智洋

所得上限を設けるべきだと主張する。あくまでも社『人工知能と経済の未来〜2030 年雇用大崩壊〜』

会福祉制度の簡素化を第一義とする保守派は、所得（文春新書、2016 年）の提案が幅広く支持されて上限を設けることに反対する。成年と未成年への支いる。

給額を差異化するか否かについても、賛否両論が相ベーシックインカム（BI）は「基本所得保障」ま半ばする。

たは「最低生活保障」と日本語訳されている。同額

第二に、仮に 1 カ月 5 万円の BI を給付するならの所得を、すべての国民（子供をも含む）に一律にば、人口 1 億 2500 万人への支給総額は 62.5 兆円給付するという制度である。世帯あたりの給付ではにのぼる。4 人家族が 1 カ月に受け取る BI 20 万円

なく、国民一人ひとりへの給付である点に、この制は、最低限の生活を送るに足る金額と見てよいだろ

度の特色がある。BI 制度導入と引き換えに、基礎う。問題は、62.5 兆円という莫大な政府支出を賄

年金、生活保護、最低賃金など、既存の社会保障制

う財源をどう捻出するかである。BI 制度導入と引度がすべてまたは部分的に廃止または縮小される。

き換えに、社会保障（医療を除く）を廃止すれば、もともとは貧困対策として発案された制度だが、帳尻は合う。2016 年度の社会保障給付金は 118.3

1980 年代以降、「小さな政府」を目標に据える新古

兆円、医療費 37.9 兆円を差し引けば、80.4 兆円と典派経済学者によって、社会保障制度の簡素化に資なり、BI への歳出を補って余りあるから、BI 制度する制度として推奨されるようになった。個別対策

導入は社会保障費を削減する。また、医療以外の社

的社会保障を一元化して、行政コストを削減する効会保険料を支払わなくてよくなる点は、家計の税外果を期待してのことである。さまざまな社会保障制

負担を軽減させる。年金の国庫負担や生活保護の廃度が、資格認定に手間暇を要するため、人件費など

止はやむなしとしても、介護保険の廃止は高齢者ののムダな経費を要するのみならず、低所得者の勤労生存を脅かす。

意欲を削ぎ、その半面、ワーキングプアを置き去り

社会保障を現状のまま据え置き、財源を消費税ににする、などといった弊害を是正することを、BI 制

求めれば、消費税率を 21％引き上げねばならない。

度はそのねらいとしている。

29％の消費税率は、欧州にも例を見ない、事実上、他方、国民に最低限の生活水準を保証する制度と受け入れがたい高い水準である。したがって、社会いう意味で、リベラル派の経済学者と政党の約半数保障を現状のまま据え置いたまま、すべての国民にが BI 制度そのもの、またはその修正版の導入を支

最低生活を保障する BI は実現不可能と言わざるを持する。社会主義政党もまた然りである。日本国内

得まい。そこで、所得上限を設定する、成年と未成

では、自由党が選挙公約に掲げるほど BI 制度の導年に格差を設ける、所得税の累進度を上げて税収増入に積極的なのに対し、自民党は反対の立場を鮮明を図るなどの修正案が提案されるのである。

にしている。他の与野党のいずれもが、多かれ少な

第三に、BI 制度の導入が労働意欲を高めるか、

かれ賛意を表明しながらも、明確な修正版を提案す

それとも低めるかである。一方には、最低限の生活るまでには至っていない。

が保障されるのなら、強いて働きたくないという2016 年 6 月、スイスで BI（成年 28 万円、未成年（怠惰を好む、またはボランティア活動や趣味に時

7 万円を支給する）制度導入の賛否を問う国民投票

間を割きたい）者がいる。他方には、最低限の所得が実施され、大多数の反対で否決されたが、目下、が保障されたという安心感から、給与の多寡に関わ特定地域での BI 制度導入の社会実験が施行されてらず、好きな仕事に就き、積極的に働くという選択いる。その他、オランダ、フィンランド、カナダでをする者もいる。

も、地域を限っての社会実験が現在進行中である。

14

第 5 章 ベーシックインカムはユートピアを実現できるのか？

2．純粋機械化経済とベーシックインカム

といったルールを採用した場合、経済成長率と同じ

井上智洋氏は「純粋機械化経済において、（失職

ような率で BI の額は増大していくことになる」。

した）労働者の所得を保証するために最もふさわし

なぜ「爆発的な経済成長」が実現するのか。なぜい制度は『ベーシックインカム』である」と主張し

AI 社会においても、個人所得税収が経済成長率とた上で、「一人当たり月額 7 万円程度に BI の支給同じ率で増えてゆくのか。そのゆえんを井上氏はま額を設定するのが、極度のインフレを回避できるとったく説明しない。約 50％の世帯の世帯主が失職いう意味で、望ましい」と言う（引用文には筆者なし、収入ゼロという状況下、世帯単位の生活保護よりの要約部分がある、以下同様）。年間支給総額はりも BI が望ましいとする論拠もまた納得しがたい。

100 兆円になるが、原田泰『ベーシックインカム』

収入ゼロの 2 人世帯の月収が 14 万円、子供 3 人の（中公新書、2015 年）を参考にして、「年金の政府5 人世帯が月収 35 万円。後者の月収は、つましい負担、児童手当、生活保護の廃止、中小事業対策費、生活を送るに足るだけの額であるのに対し、前者の公共事業費、農林水産事業費（いずれも所得保障を

月収は、最低限の生活を送るには不足すると言わざ

目的の一つに据える）の一部削減により、合計 36

るを得ない。少子化対策としての有意な効果は期待兆円が BI の財源に振り替えられる」と言う。さらできるものの、家族人数によって給付額に大差が生に、「100 兆円から 36 兆円を差し引いた残額 64 兆

じる BI 制度が、生活保護よりも望ましいとの井上円捻出するために 25％の所得税増税を実施する」

氏の判断の根拠は不明である。

ことを提唱する。
「年収 400 万円の人の純負担は一

井上氏は「BI なき AI はディストピアをもたらす。

人暮らしならば、増税額の 100 万円から給付年額の

しかし、BI のある AI はユートピアをもたらす」と84 万円（7 万円×12）を差し引いた残りの 16 万円結論する。前章、トマス・モアの『ユートピア』をに過ぎない（中略）3 人家族の BI 給付額は 84 万円

紹介したが、モアのユートピア国では、一日 6 時間

×3＝252 万円。増税額が 100 万円なので、この世

労働、豊富な余暇を知的活動に捧げる。他方、井上

帯には 152 万円の純受益が発生する（中略）基礎年

氏のユートピア国では、労働力人口の 2 人に 1 人

金のみで暮らしていた一人暮らしのお年寄りの収が「毎日が日曜日」。さぞかし余暇を持て余すこと

入は、年金の国庫負担の廃止に伴い、年 96 万円（8だろう。そんな社会が持続可能だとは、とうてい思

万円×12）ほどの基礎年金は半額の 48 万円に減額えない。

されるが、BI が上乗せされて 132（48＋84）万円に人間が幸福感を味わうための必要条件の一つは、増える」という試算結果が示される。

何らかの意味での「参加」の実感である。井上氏の以上の試算は、経済の純粋機械化とはまったく無ユートピア国では、就業、人的交流、社会貢献など関係な話である。なぜなら井上氏は個人所得税の増参加の機会を阻まれ、BI でつましい生活を送りつ

税を BI の財源に充てようとしているからだ。個人

つ、暇を持て余す人が 2 人に 1 人の割でいる。私に所得の大半は雇用者所得なのだから、「AI の発達に言わせれば、これぞまさしくディストピアに他なるより雇用を奪われ収入源を絶たれる人が増えてくまい。

る」、したがって、雇用者所得が激減するであろう

生活保護世帯の全世帯に占める割合は、2017 年「暗澹たる未来」の解決策の提案としては納得がゆ

2 月現在、1.6％（164 万世帯）である。そのうち過かない。まるで「取らぬ狸の皮算用」のようである。

半が高齢者世帯である。ところが、井上氏が提案する「BI のある AI」ユートピアでは、（野村総研とオ

3．
「参加」の機会を狭められるディストピア

ックスフォード大学の共同研究の数字を信頼する

さらに井上氏は次のように言う。「純粋機械化経限り）49％の世帯が、事実上の生活保護世帯となる。

済では、BI の実施は一層容易になる。そこに至る

老いも若きも「参加」の機会を狭められ、無為徒食と、年々成長率が上昇していくような爆発的な経済の生活を送る。実に、想像を絶するディストピアで成長が成されるので、得られる税金も爆発的に増えはないか。人間だれしも、働きを通じて社会に包摂てゆく。BI の財源に頭を悩ますことがバカらしく（include）されることを願っており、働く場からなるほどの税額が得られるようになるだろう」。
「税の長きに渡る排除は耐え難い苦痛を伴うに違いな

額の増大に合わせて給付額を増やしていくこともい。2 人に 1 人が好むと好まざるとに関わらず働くできる。所得の一定率、例えば 25％を BI にあてる場から排除される社会に棲む人々の誰しもが、不安

15

第 1 部 第 4 次産業革命とは何かと無気力に苛まれることだろう。

わち、AI がもたらすユートピア国を創るには、いいわゆる生産労働から排除された人びとに、生きかなる方途があり得るのかについては後述する。

甲斐と社会参加の実感を味わってもらうには、すな

16

第 6 章 AI は 20 世紀型産業文明に終止符を打てるのか？

[第 1 部] 第 6 章

AI は 20 世紀型産業文明に終止符を打てるのか？

1．機械学習を指導する「教師」とはAI が得意とする定型的作業のみに尽きる職業は、

これまで何度か取り上げた野村総合研究所とオ

ほとんど無きに等しいからである。言い換えれば、ックスフォード大学の共同研究の成果、すなわちAI がいとも簡単に習得できる形式知（言葉や数式「第 4 次産業革命の進展に伴い、多くの職業が消滅で表現できる知識）だけで事が足りる職業は、あり

し、労働力人口の 49％が失職する」という結論は、そうで実は滅多にないからである。

まったくもって「恣意」の産物以外の何物でもなく、

昔、電話交換手という職業があった。木箱の電話

とうてい信頼するに足りないことを示すことから機の左側についている受話器を手に取り、右側につ今回の話を始めよう。

いているハンドルをぐるぐる回すと、電話機が交換

この恐るべき数値を導くに当たって、「教師あり

手につながる。「もしもし」と応える交換手に通話

機械学習」という手法が用いられている。その意味

先の電話番号を音声で伝えて、接続してもらってかするところは、数値データまたはバイナリー（2 項）

ら話をする。接続が自動化されるまでは、電話交換

データで表された、それぞれの職業の特性を、予め手は女性にとっての憧れの職業の一つだった。しか与えられた（教師が事前に定めた）数式に当てはめ、し、電話接続の自動化に伴い、電話交換手という職

それぞれの「消滅確率」を計算する。数式を与える

業はほぼ完全に消滅した。もっとも、
大企業、官庁、

機械学習の教師とは、一体全体、何者なのか。2014

大学などの代表番号に電話をかけると、内線に振り

年 9 月に「雇用の未来」と題する論文を発表し、「ア

分けてくれる交換手が未だにいるけれども、かつてメリカの労働力人口の 47％が人工知能とロボット

電電公社（今の NTT）が雇っていた交換手の人数とに仕事を奪われ失職する」という衝撃的な結果を披比べれば、微々たる数に過ぎない。

露し、一躍名を馳せたオックスフォード大学のマイ第 4 次産業革命の進展に伴い、完全に消滅する職

ケル・A・オズボーン准教授とカール・ベネディク

業はほとんどあり得ないのだが、業務の効率化・迅ト・フライ研究員の 2 人が、機械学習を指導する

速化が進むことだけは確かである。公認会計士や税「教師」に他ならない。ちなみに、オズボーン准教

理士は、90％前後の確率で消滅する職業との判定が授は機械学習の専門家、フレイ研究員は経済学者で下されており、したがって両士業ともに完全消滅すある。

ると結論されているが、私自身は、そんなことはあ

当然のことながら、それぞれの職業のどういう特り得ないと考える。財務や税務の監査を遂行するに性を取り上げる（プロファイルを描く）か、そして当たっては、形式知に加えて、豊富な経験に基づく消滅確率を算定する数式の定式化の仕様は「教師」

暗黙知（言葉や数式で表現できない知識、したがっが天下り的に与えるものであるからには、結果そのて AI が習得できない知識）が必要だからである。

ものが、神ならざる教師（上記 2 人の研究者）の恣

ただし、職務の効率化のおかげで、監査法人が雇用意の産物であるとの誹りを免れ得まい。さて、日本する会計士の数は半減するものと予想される。

の場合、601 種の職業が、消滅するか否かの判定に

弁護士事務所もまた同様である。弁護士の監督のさらされた。消滅確率が 60％以上と算定された職もとで定型的・限定的な法律業務を遂行することに業は「消滅する」（コンピュータにより完全代替さより、弁護士を補佐するパラリーガルの仕事の大半れる）と判定される。消滅する職業の就業者総数がは、すべての判例を記憶し、六法全書を丸暗記した

労働力人口に占める割合が 49％というのが、共同

AI に委ねられることになるだろう。したがって、研究の結論である。

パラリーガルという職業が消滅する可能性は極めて高い。しかし、弁護士という職業がなくなること

2．失職するのは労働力人口の 10〜20％はあり得ない。なぜなら、依頼人への審問、法廷で第 4 次産業革命が雇用に及ぼす影響について、私の丁々発止の駆け引きに AI の出番はないからだ。

は次のように考える。人工知能（AI）がほとんどのしかし、定型的な法律業務に要する時間は大いに短

職業の効率化に資することは確かだが、完全に消滅

縮できるから、弁護士 1 人あたりが処理できる訴訟する職業はほとんど存在しないはずだ。なぜなら、の数は増えるから、必要な弁護士の人数が減ること

17

第 1 部 第 4 次産業革命とは何かは否定できない。

だがしかし、多くの工場が無人化（工員をロボッ

以上、述べ進めて来たとおり、第 4 次産業革命のトが代替）し、事務労働の大半が AI 任せになり、

結果、消滅する職業は数少ないけれども、それぞれ専門職の必要人員数が減り、専門職の補佐役が不要の職業が AI ないしロボットにより効率化されるかになると、既述のとおり、労働力人口 6,720 万人のら、大小の差はあれ、ほとんどの職業の就業者数は10〜20％が失職する。内半数は、慢性的な人手不足減少する。したがって、49％は過大であるにせよ、であると同時に、AI やロボットによる代替が難し

労働力人口の 10〜20％前後が失職する可能性は十いか、もしくは人間を雇う方が安上がりな介護、建分高い。

設、小売り、清掃などに職を求めざるを得まい。

他方、第 4 次産業革命が新しい仕事を生み出す可

さて、国内で発生した所得には税金がかかる。国

能性は乏しい。失職者の大半は、ハローワークで仕税と地方税とがある（話を分かり易くするために、事探しをせざるを得まい。一念発起して何らかの職

国税のみに的を絞る）。所得から様々な控除を行な

業訓練を受けない限り、好景気下には忌避されがちった被課税所得に対して累進課税が適用される。現だった「きつい」「きたない」「きけん」な仕事に就

行の税制のもとでは、高額所得者に課せられる国税

かざるを得なくなる。18 年 12 月に参議院で可決・の税率は、被課税所得の 45％近くである。他方、低成立した改正出入国管理法により、建設、外食、介額所得者に課せられる税率は、相対的に控除の割合

護、農業、宿泊など 14 業種に、外国人労働者を受が高くなるため、被課税所得は少額となり、税引き

け入れることが合法化された。技能の習熟度に応じ前所得に対する所得税の比率は極めて低くなる。雇て、滞在期間最長 5 年（更新不可、家族帯同不可）

用者所得総額に対する所得税収総額の割合は５％で受け入れる労働者と、滞在期間 1〜3 年（何度で前後となる。他方、利子・配当所得の税率は一律も更新可能、家族帯同許可）で受け入れる労働者に20％である。法人所得税率は 23％前後である（法分かたれる。とくに優れた技能の持ち主が、後者に人税の場合、中小事業者への軽減があること、更に分類される。目下、上記 14 業種は深刻な人手不足

は地方税を割愛してある）。

に見舞われているのだが、10 年後には様相が一変

野村・オックスフォードの共同研究に従えば、労し、在留外国人と失職日本人との間で、上記 14 業働への分配率、すなわち国民所得に占める雇用者所

種の職を奪い合う熾烈な競争の展開が予想される。

得の割合が 62％からほぼ半減することになる。労働と資本への分配率が、およそ 6 対 4 から 3 対 7 に

3．AI を理想郷の実現に活かすべき

変わるわけだ。資本に配分される所得の平均税率を前置きがいささかならず長くなったが、前章、「ベ22％とすると、国の所得税収は約 43％増えることーシックインカムを導入することにより、失職者のになる。2017 年度の税収（個人所得税収と法人税

最低生活を保障すべきである」との井上智洋氏の所収を合わせて 31.3 兆円）を前提とすれば、個人所説に対する反論を述べたが、では、どういう代案が得税と法人税を合わせての税収は約 15 兆円増加すあり得るのかについての私論を以下に開陳しよう。

る。この税収増を活用して、研究、芸術、教育、医

国民所得は一年間に国内に居住する個人・国内に療、介護、環境など、公共サービスの雇用を拡大す

本社を置く法人が国内外から稼得する付加価値のることが最善の方策だと考える。雇用に要する費用総和であり、国民総生産とほぼ同額である。国民所を一人あたり平均 400 万円だとすれば、13.3 兆円

得（要素費用表示）は、生産に貢献した資本と労働で約 375 万人を雇用できる。すなわち、失職者の約に分配される。労働に分配される所得は雇用者所得10％を公共サービスに従事させることができる。ちとなり、資本に分配される所得は法人所得、利子所

なみに、18 年 1 月 1 日現在、国家公務員の人数は得、配当所得、役員賞与に再分配される。2016 年度

58 万人、地方公務員の人数は 274 万人である。

の労働分配率（雇用者所得÷国民所得）は 62.2％

トマス・モアのユートピアにせよ、技術革新によだった。何と言っても、6 千万人弱（人口の約半数）

り多くの人が失職するケインズの想定した未来社が雇用され生産に貢献しているのだから、年間に生会にせよ、人々が労働という苦役と労苦から解放さ産される付加価値の 60％強が労働者に分配される

れ、知的活動への関心を深めるという意味で、理想のは応分の報酬だ、と納得される読者が少なくある郷へ向かっての前進だと言える。看護、介護、初等まい。

中等教育などに携わる職員数を増やすことにより、

18

第 6 章 AI は 20 世紀型産業文明に終止符を打てるのか？

高齢者、病人、子供は大いなる恩恵を授かることにる。技術革新が経済の問題を解決してはじめて、人なる。文学、芸術、歴史、哲学など、経済とは無縁

文学や芸術が復権を遂げる時代が到来する。経済成であるがゆえに等閑視または冷遇されてきた学術長への寄与・貢献を最優先する 20 世紀型産業文明

研究や啓発活動を振興することにより、トマス・モに AI が終止符を打つ。実に素晴らしいことではな

アやケインズの知的な理想郷に近づくことができ

いか。

19

第 1 部 第 4 次産業革命とは何か[第 1 部] 第 7 章

膨大な電力を食う AI

1．AI 開発費 4000 億円の過半を占める電力料金

2．金鉱で栄えた村につくられた仮想通貨の採掘場

第 4 次産業革命の進展に伴い、工場は無人化し、スイスのイタリア国境近くにあるゴンド村は、か

単純な事務労働は人工知能（AI）によって代替されつて金鉱の採掘で栄えた村である。1891 年に金鉱る。これは、あくまでも「予想」であって、実現さが閉鎖されたのち、人口は次第に減少し、今や人口れるか否かは、目下のところ、不確実と言わざるを40 人の寒村と成り果てた。2017 年の初め、この寂得ない。

れた寒村にアルパイン・マイニングというベンチャ

技術的な利用可能性（availability）が、ただちー企業が「ブロックチェーンの採掘場を設立したい」に実用化へと人や企業を駆り立てるわけではない。

という話を持ちかけてきた。当然のことながら、村例えコンピュータによる人間労働の代替が技術的長さんには、何を採掘する会社なのか、まったく見に可能であるにせよ、人間労働を AI やロボットに当がつかなかった。

置き換えるために、膨大な初期投資または経常的運

インターネットで調べてみると、ブロックチェー

転コスト（AI やロボットの報酬に当たる）を必要

ン（分散型台帳）とは「仮想通貨の保存と取引に関とするならば、合理的な企業そして政府は、より安する暗号化されたデジタルシステム（台帳）」のこ

価な労働者を雇用し続けるだろう。クラウド・コンとらしい。仮想通貨とは「デジタルな通貨の一種でピューティングのおかげで、初期投資の段階で、大あり、インターネットを通じて不特定多数の人や企型コンピュータを設置する必要はなくなった。パソ

業の間で物品やサービスの対価として使用でき、まコン一台で用が足りる。ただし、クラウド・コンピ

た専門の取引所を通じて円、ドル、ユーロ、ウォンューティング・サービスへのアクセス権の料金は高などの法定通貨と交換することもできる」らしい。

額である。

はてさて、それではマイニングとは何を採掘するのなぜそんなに高額なのかと言うと、人間をはるかか。マイニングとは「仮想通貨の取引は暗号化されにしのぐ知能を AI が獲得するには、いわゆる機械ており、暗号を解読して不正な送金や改ざんなどが学習（machine learning）により膨大な知識を「学ないかを、ブロックチェーンを見て検証する計算作

習」しなければならない。そのために、高速コンピ業を行う」ことらしい。

ュータ数台ないし数十台を長時間稼働しなければかつて金のマイニングで栄えたゴンド村に、仮想ならないからだ。例えばガン診断と抗ガン剤処方の

通貨のブロックチェーンをマイニングする会社が卓抜した能力でもてはやされる IBM のワトソンは、設立される。「願ったり叶ったりではないか」と村

約 2,000 万件ものガン関連の臨床研究論文、約長さんは大歓迎。同年 11 月に採掘場は稼働を開始

1,700 万件の薬剤関連資料を学習している。これだしたのだが、移住してきた社員はたった 6 人。仮想けの知識を詰め込み、なおかつ情報検索、画像認識

通貨の採掘場は、点滅する光と低い唸り声を上げるなどを高速かつ精確に処理するワトソンが、ガンのコンピューターサーバー、絡み合ったケーブルやパ

ゲノム医療において超人的な診断・処方能力を発揮

イプだらけの小さな部屋だ。複雑な数理的問題を解するのは、当然のこととして頷ける。

いて、ブロックチェーンのマイニングに成功すれば、

ただし、ワトソンが膨大な数のガン医療関連の論

その報酬は仮想通貨で支払われる。多数のマイニン

文を学習するのに要した費用（授業料）は、約 4,000

グ会社が、高額の報酬目当てに競争を繰り広げてい億円にものぼるとのことだ。恐らく、その過半を電る。多種の仮想通貨が世界中で取引されているから力料金が占めると見てよいだろう。高速コンピューには、コンピュータを 24 時間フル稼働しなければタを稼働させるのに要する電力消費はもとより、コならない。

ンピュータの発熱を冷却するのに必要な電力消費

なぜアルパイン・マイニング社は、ゴンド村に採も半端でない。ワトソンへのアクセス権を取得する掘場を新設したのか。ゴンド村には高出力の水力発

基本料金に、診断・処方の回数に比例して決まる可電所がある。無論、発電所を建設したのは電力会社

変費用を加えると、年間 1～3 億円の費用がかかる。

である。発電所立地の代償として、ゴンド村の電力
料金は公定料金の 3 分の 1 にまで引き下げられて20

第 7 章 膨大な電力を食う AIいる。のみならず、ゴンド村の標高は高く、気候が棋士に圧勝した旧バージョンのアルファ碁を 100

寒冷なため、コンピュータの冷房のための電力消費

勝 0 敗で打ち負かすだけの凄腕を身に付けた。定石を節約できる。マイニング社がゴンド村の格安の電とプロ棋士同士の棋譜を学習することが有害無益

力料金と寒冷な気候に目を付けたのは、電力多消費だという「事実」は、次のことを示唆する。

企業の合理的選択に他なるまい。ともあれ、マイニ

定石はプロ・アマチュアの棋士にとっての約束事

ングが開始されると同時に、ゴンド村の電力消費はのようなものであり、定石通りに打つことが必ずし50％も増えたとのことだ。仮想通貨の是非を論ずるも最適ではない。トップクラスのプロ棋士のことご際、電力の無駄遣いが指摘されたりもする。

とくがアルファ碁の軍門に下ったのは、定石というパラダイム（枠組み）の下では奇想天外と思しきア

3．人間の 12,000 倍の電力を消費

ルファ碁の指し手、自己対局の数千万回の繰り返し

2012 年 8 月、グーグル発の次のようなニュースという「教師なし学習」で習得した指し手に対し、が人々を驚かせた。ユーチューブからランダムに抽例えプロ棋士といえども、持ち時間内に適切な指し出した 1,000 万枚の静止画像を、多層ニューラルネ

手を探しあぐねるせいだろう。

ットワークを畳み込んだ人工知能（1,000 台の高速

いわんや 490 万局の自己対局により、新しいパラコンピュータ）に丸 3 日間かけて閲覧させた結果、ダイム（定石）を編み出したアルファ碁ゼロに、人猫を認識する能力（猫に反応するニューロン）が AI間の棋士が太刀打ちできるはずはない。490 万局とに備わった。これが深層学習（deep learning）のいうと、200 人の棋士が毎日 3 局ずつ打つとして、嚆矢だとされる。人の教えをまったく乞うことなく、

約 45 年で到達できる局数である。アルファ碁ゼロ

AI が猫を認識（猫の登場する画像を選別）するこは、これだけの局数をわずか 3 日でこなし、深層学とができたのだ。いわゆる「教師なし学習」である。

習により新しいパラダイムを編み出したのだ。プロ

先のワトソンは「教師」の指示に従い、ガン医療関棋士といえども、見たことのない指し手の意味をと連の膨大な数の論文を学習している。その意味で、っさには理解できず、持ち時間の縛りもあり、結局ワトソンは「教師あり学習」の賜物である。3 歳のは、中押し負けしてしまう。

幼児でも、猫を認識する能力を自然と身に付ける。

さてそれでは、アルファ碁の深層学習、そして 1

猫を認識するという人間にとっては当たり前の能回の対局に、どれほどの電力が必要なのだろうか。

力を身に付けるために、1,000 台のコンピュータを人間が集中的に思考している際に、消費するエネル

3 日間稼働させなければならない。そのために大量ギーは電力換算で 21 ワットとのことだ。エネルギの電力を消費するのだ。

ーの源はむろん食事である。他方、アルファ碁は 22016 年 3 月、グーグル・ディープマインド社が万 5000 ワット（人間 1 万 2000 人分）の電力を消費開発した、多層ニューラルを畳み込んだ囲碁ソフトする。人間の頭脳の省エネぶりに驚かされる。

ウェア・アルファ碁が、世界トップクラスの韓国の棋士と 5 番勝負で対局し 4 勝 1 敗で圧勝した。中4．電力料金が決め手となる AI の導入

国の名人をも 3 勝 0 敗で退けた。アルファ碁は、囲AI のコストは、深層学習に要する電力消費と経碁のルール、定石、膨大な数の過去の棋譜を「教師常的な稼働に要する電力消費量に全面的に依存すあり学習」した上で、自己対局を数千万回繰り返する。ということは、工場や事務所で人間を AI やロ「教師なし学習」により深層学習して出来上がった

ボットに代替すべきか否かの決め手となるのは、電優れものである。開発に要した費用は 1 兆円とのこ

力料金である。

とだ。恐らく、その過半が電力料金であろう。

アルミニウムは「電力の缶詰」と称されるほど、機械学習の進歩は速い。『ネイチャー』の 2017

精錬の過程で大量の電力を消費する。オイルショッ

年 10 月 19 日号に掲載された学術論文で、ディークの襲来後、それまでアメリカに次ぐ西側世界第 2

プマインド社は深層学習の究極の賜物であるアル位の生産量を誇っていた日本のアルミニウム精錬

ファ碁ゼロを発表した。この最新版のアルファ碁には、電力料金の高騰ゆえに姿を消さざるを得なかっ「教師」が教えたのは囲碁のルールだけである。わ

た。その後、水力・地熱発電を主電源とするカナダ

ずか 3 日間で 490 万局の自己対局（教師なし学習）とアイスランドが、アルミニウム精錬大国となった。

を繰り返すことにより、アルファ碁ゼロは、韓国の電力価格の安いスイスのゴンド村に、ブロックチ

21

第 1 部 第 4 次産業革命とは何か

ェーンの採掘工場が建設されたのと同じく、クラウ

されるであろう。

ド・コンピューティング・サービスを提供するプロ

ただし、クラウドプロバイダーが外国籍であれば、バイダーは、電力料金の安い北欧諸国、スイス、カ

資本に分配される国内付加価値のかなりの部分がナダに立地せざるを得ないだろう。20 世紀末には海外に流出する（国民経済計算上は輸入に計上され安い労働力を求めて、先進諸国の製造業各社が東アる）。つまり、雇用者所得の減少分の全額が国内資

ジア諸国に生産拠点を移転させた。同様に、クラウ本に移転されるのではなく、国内資本を経由して、ドプロバイダー間の競争が激化するに伴い、安い電相当額が外国籍のクラウドプロバイダーに移転さ

力料金を求めて、クラウドプロバイダーは拠点を立れるのである。

地させる。その結果、AI やロボットの導入は加速

22

第 8 章 自動車産業に大変革を迫る消費者の行動変化[第 1 部] 第 8 章

自動車産業に大変革を迫る消費者の行動変化

1．トヨタのサブスクリプション参入

車の 2 つが際立つ。実際、これら 2 つの製品の輸出

日本経済新聞 2019 年 2 月 6 日付け朝刊に、「トが、1970 年代後半以降、日本の経済成長を牽引す

ヨタ、レクサスで定額利用参入」と題する、興味深る役割を果たした。

い記事が掲載されていた。以下に、記事の要点を引

第 3 次産業革命を推進した情報通信技術（ICT）

用しよう。

は、電化製品や自動車の利便性と快適性を飛躍的に

トヨタ自動車は 5 日、高級車「レクサス」の定額向上させた。自動車の手動式、油圧式、ベルト式の利用サービスの概要を発表した。6 日から東京都で機構部品のほぼすべてがエレクトロニクス技術に始め、今夏以降に全国に広げる。月額 19 万 4400 円

置き換えられた。誰もが重宝するエアバッグやカー（税込み）の支払いで 3 年間、半年ごとに新車の多ナビは、エレクトロニクス技術の所産にほかならな目的スポーツ車（SUV）など 6 車種を乗り換えられい。97 年末、二酸化炭素の排出削減を先進諸国にる。税金や保険代も含み、車を手軽に利用したい消義務付ける「京都議定書」が採択された京都会議の費者を狙う。定額サービスは音楽や映像で普及する閉幕にタイミングを合わせて、トヨタはハイブリッ

が、車で広がるのは試金石になる。

ド車プリウスを発売した。エンジンとモーターを併

若者のクルマ離れ、「所有」よりも「利用」を重用して走るハイブリッド車は、燃費効率の倍増（二視する消費者行動の変化、国内の新車市場の縮小な

酸化炭素排出量の大幅削減）をかなえてみせた。ス

どへの適応策として、いよいよトヨタが自動車のサマートフォン（スマホ）は、インターネットの超小ブスクリプション・ビジネスに乗り出したのだ。ト

型端末として、日常生活において不可欠な役割を果

ヨタの「企業情報」に、次のような社長メッセージ

たすようになった。電子部品メーカーは、スマホとが掲げられている。
「私は、トヨタを『自動車をつ

自動車の部品を世界に隈なく供給することにより、くる会社』から、『モビリティカンパニー』にモデ

日本経済を支える屋台骨の 1 つとなった。

ルチェンジすることを決断しました。すなわち、世20 世紀型産業文明という言葉がある。工業製品

界中の人々の「移動」に関わるあらゆるサービスをの大量生産・大量消費・大量廃棄をその旨とし、20提供する会社になるということです」。

世紀末の地球環境問題の浮上により、批判の矢面に

第 4 次産業革命に先立ち、20 世紀のシンボルと立たされた文明を意味する。大量生産の雛形となっ評して余りある自動車は、その需給両面においてたのは、1908 年に発売された T 型フォードに始ま「100 年に 1 度の大変革」に迫られつつある。第 4

る乗用車の生産システムである。家電製品はもとよ次産業革命の進展に伴い、そうした変革が一挙に加り、乗用車もまた一家に一台。いったん普及し始め

速されることは請け合いだ。その兆候を、トヨタのれば、デモンストレーション効果が働き、またたく

サブスクリプション・ビジネスの開始、そして社長間に、大量生産の軌道上をひた走るようになる。工メッセージに読み取ることができる。

業製品の大量生産が常態化すると、大量の雇用が創出される。雇用の増加と賃金の上昇は、さまざまな

2．これまでの経済成長を牽引してきた自動車産業

モノとサービスへの需要を喚起し、順風満帆の経済

19 世紀末から 20 世紀初頭にかけて、第 2 次産業成長が実現する。いわゆる「好循環」がもたらされ革命は欧米先進諸国に住まう人々の暮らしぶりをるのだ。欧米先進諸国が、日本が、韓国が、そして一変させた。歴史上 2 度目の産業革命を駆動したの中国がたどった工業化を基軸とする経済成長・発展

は、電力と石油という 2 つのエネルギー源だった。

のプロセスである。

電力は電気機器産業を育んだのみならず、生産工程

日本の全就業者数に占める自動車関連就業者数の自動化を推し進め、大量生産への道筋を切り拓いの比率は 8.3％、実数にして 539 万人を数える（18た。石油は輸送機器産業と石油化学産業を育み、先年平均）。エンジン自動車 1 台は約 3 万個の部品を

進国経済をいわゆる重化学工業化へと誘った。第 2

用いて組み立てられる。部品の生産は、鉄、各種非次産業革命が生み出した数々の新製品のうち、日常

鉄金属、石油化学製品、繊維、電子部品・デバイス

生活を激変させたという点で、家庭電化製品と乗用を原材料としている。そのため、自動車の産業連関

23

第 1 部 第 4 次産業革命とは何か的波及効果は甚だしく大きい。20 世紀の最後の四第三に、インターネットの普及のせいで、若者は半世紀間、日本の経済成長の牽引車の両輪は、電子のべつまくなしにスマホの画面を見入っている。移産業と自動車産業だった。ところが、電子産業の貿動する際、運転の必要な自動車を避けて、スマホに易黒字は 92 年の 10 兆円弱をピークにして下降に熱中できる公共交通機関（電車やバス）を若者が選転じ、13 年にはついに貿易赤字に転じた（電子部

好するようになった。さらに、ネット通販でほとん品の黒字を製品の赤字が超過した）。以来、日本のどのモノが購入できるようになったため、買い物に

経済成長は、自動車のみを拠り所とする、不安定な出かける必要がなくなったことも、クルマ離れの一一輪車構造に成り果てたのである。

因として挙げられる。

3．若者のクルマ離れの「5 つの要因」

化炭素を排出する自家用車による移動を慎み、公共

第四に、若者の地球環境保全意識が高まり、二酸
冒頭に紹介したとおり、昨今、自動車産業に一大交通機関の利用を優先するようになった。

変革の波が押し寄せつつある。変革の兆しは需給両

第五に、多くの若者は「格好いい」ライフスタイ

面において認められる。今回は、需要面での変革にルを追求する。高級車を運転するのを「格好いい」

的を絞ろう。

と感じる若者が往年に比べてめっきり少なくなっ

21 世紀に入ってまもなく、「若者のクルマ離れ」

た。こうした若者の価値観の転換もまた、クルマ離が喧伝されるようになった。これは、日本特有の現れの一因として見落とせない。

象ではなく、多かれ少なかれ、先進諸国に通底する現象である。さまざまな統計調査を見ても、若者（204．
「所有」より「利用」を重視する消費者歳代）の自動車への関心は往年に比べてはるかに薄自動車に限らず衣服をも含めてのモノの「所有」

れ、2～300 万円もする高額な自動車ローンを組んより「利用」を重視する消費者行動の変化が現在進で購入する若者は、今や少数派となりつつある。20

行中である。その昔、70 年頃までは、たとえば腕時

世紀の最後の四半世紀間、自動車は紛れもなく「豊計は「一生モノ」である、すなわち一生涯に渡り使

かさのシンボル」であり、高級な自家用車を若くしい続けるものだと誰もが心得ていた。実際、その頃、て所有することは、ソースタイン・ヴェブレンの言

ゼンマイ巻きの時計はとても高価だった。1 カ月でう「見せびらかしの消費」の典型例だった。実際、15～30 秒程度しか狂わない高精度の水晶（クォー

自動車の販売台数は 90 年をピークにして漸減傾向ツ）時計や、狂いのまったくない電波時計が低価格を辿っている。若者のクルマ離れを説明する理由を、で発売されるなど、その頃、誰も予想だにしなかっ以下にいくつか挙げてみよう。

た。今や、名実ともに「一生モノ」と言うに相応し

第一に、日本の場合、自動車の所有に伴うコスト

い耐久消費財は絶無となったのではないだろうか。

が欧米先進諸国に比べてだんぜん高いことが挙げ

技術進歩、流行り廃りのサイクルの周期の短期化、られる。まず自動車の購買時に取得税が課せられる。

低価格化などが、耐久消費財の耐久性を損なわせた

また、毎年の固定費用である、ローンの返済、保有のだ。

税、保険料、車庫代が馬鹿にならない。その他、2

すでに述べたとおり、自動車の「所有」に伴う費

年毎の車検料、必要に応じての駐車料金・修理費。

用は年間 40 万円前後（普通車の場合）にものぼる。

しかも、自家用車を通勤に使う場合を別とすれば、交通渋滞のせいで定時出勤がままならないため、自大都市圏では車の稼働率は 10％にも満たない。半家用車で通勤する大都市圏のサラリーマンは稀に面、人口密度の低い地方都市では、公共交通機関はしかいなくなった。自動車を所有する動機はそのぶ無きに等しいため、毎日の通勤や買い物に自家用車

ん薄らぐ。夫婦共働きの世帯が増えたため、かさばが欠かせない。生活必需品としての自家用車に占める買い物はネット通販で購入し、日々の食材の買いる軽自動車の比率が圧倒的に高い。若者の大都市圏

物は通勤の帰途に済ませるとなると、自家用車を所への移住は、若者の自動車保有率を引き下げる。

有する必要性は無きに等しくなる。実際、自動車の第二に、日本の場合、運転免許を取得するのに、世帯当たり台数を都道府県別に比較すると、福井県

長い時間と多額の費用を要する。そのため、少子化がトップで 1.75 台、以下、富山、山形、群馬、栃も手伝い、20 歳台の運転免許保有人口が減少傾向

木と続く。他方、最下位から順に、東京都の 0.46にある。

台を筆頭に、大阪、神奈川、京都と続く。結局、公24

第 8 章 自動車産業に大変革を迫る消費者の行動変化

共交通の未整備な地方都市の住民は、好むと好まざ

いずれの自動車メーカーも業態の変貌を余儀なくるとに関わらず、自動車を所有せざるを得ないのだ。

されている。それを端的に言い表したのが、トヨタ

しかも、夫の通勤用と妻の買い物用の 2 台が必要との社長メッセージにある「自動車をつくる会社からなる。

モビリティカンパニーへのモデルチェンジ」にほか

自動車の世帯普及率（2 人以上世帯）は 03 年末

ならない。モビリティカンパニーへのモデルチェンの 87％でピークアウトし、以来、漸減傾向をたどジを不可避とするのは、消費者行動の変容にほかなり、18 年末には 80％弱にまで落ち込んだ。単身者らない。自動車産業の大変革を演出する主役は消費世帯の普及率は 50％を大きく割り込む。90 年以降者なのだ。

に顕在化した国内の自動車市場の縮小を受けて、今、

25

第 1 部 第 4 次産業革命とは何か[第 1 部] 第 9 章

自動運転車の開発をめぐる熾烈な競争の本当の意味

1．ヒトとモノの移動に関する歴史

メリカのフォードや GM からの輸入車が徐々に増え

前章でお話ししたとおり、目下、自動車産業はたとはいえ、自家用車を所有するのはごく少数の超「100 年に一度の大変革期」すなわち歴史上初の大富裕層に限られていたし、公用車に乗車できるのは変革期に直面している。

政府高官、社用車に乗車できるのは大企業経営者に古来、市場経済においては、主権は消費者にあり限られていた。日本で自動車の国産化が始まったのとされてきた。製造業者がつくり、流通業者が販売は 1936 年、時あたかも日中戦争勃発の前年のことするモノとサービスを「選好」するのは消費者であであり、軍事用トラックの生産を主としていた。乗り、製造業者や流通業者は、消費者の選好に「適応」

用車の生産は、そのコストが余りにも高額に過ぎて、する術を心得なければ生き残れない。どんなモノや

当時の所得水準から推せば、量産効果はとうてい期

サービスを消費者が欲しているのかを、嗅覚鋭くか待できず、採算が合わなかった。乗用車の大衆化がぎとる製造業者・サービス業者が市場競争で優位に始まるのは、第二次大戦を経て十余年後、高度経済立つ。消費者主権のもとでは、企業の技術革新はデ

成長期の到来を待たねばならなかった。

ィマンド・プル、すなわち製品の改良や新製品の開発は、消費者の暗黙の要求に応えて企業により成し

2．内燃機関の進化とその省エネ化遂げられる。

ヒトとモノの輸送に関わる「進歩」の座標軸は、

ヒトとモノの移動に関する歴史を振り返ってみ「より速く」、「より快適に」、「より便利に」、「よりよう。人間が集団生活を営むようになると、ヒトの大量に」といった具合に、きわめて具体的であり、移動とモノの運送の必要が生じてくる。歩いたり走進歩の軌跡はだれの目にも明らかだった。第 1 次産ったりするのが、移動と運送の最も原始的な手段で業革命においては、蒸気機関車、蒸気船などが、画ある。移動と運送をできるだけ高速化したいという期的な輸送の進歩をもたらした。第 2 次産業革命に願望を、いつの時代にも、だれもが共有していた。

おいては、ガソリン・軽油・ジェット燃料などを燃

江戸時代までの日本では、人馬の足が移動と運送の料とする内燃機関で動く自動車と飛行機が、画期的

唯一無二の手段であり、飛脚が江戸と京都の間をおな輸送の進歩をもたらした。第 3 次産業革命におい

よそ 70 時間で書状を運搬していたそうだ。わずかては、輸送用機器はエレクトロニクスの固まりと化3 日間で書状すなわち手紙を江戸から京都まで届し、内燃機関の画期的な省エネルギー化、鉄道の高けてくれるというのは、驚異的なサービスだった。

速化という進歩が実現された。内燃機関の省エネ化

さぞかし飛脚便の手数料は高額だったに違いない。

は、73 年のオイルショックによる原油価格の急騰

人手に余る重いモノの運搬は馬に頼らざるを得なと、92 年 6 月にリオデジャネイロで開催された「環かった。馬はヒトの移動にも役立てられていた。2境と開発に関する国際連合会議」において採択され、人の駕篭かきがかつぐ駕篭が、武家や公家の今で言94 年 3 月に発効した気候変動枠組条約への適応の

うところの公用車、庶民にとってのタクシーの役割

成果にほかならなかった。トヨタのハイブリッドカを果たしていた。

ーに代表されるように、日本の自動車メーカーが、明治に入って間もない頃は、外国人向けの椅子駕

省エネ化の技術革新において世界のトップランナ

篭が登場したりもしたが、やがて人力車に取って代ーとして君臨したことは、自他ともに認めるところわられた。モノの運搬に荷車が用いられるようになである。

ったのも、江戸時代に入ってからのことである。大八車に代表される荷車の移動は、人力に頼っていた。

3．自動車メーカーからモビリティ・カンパニーへ

明治に入ると、荷車もまたリヤカーに取って代わら前章で紹介した、若者のクルマ離れ、モビリティ

れた。タイヤで動くリヤカーが、木製の車輪で動くの手段としてのクルマの所有（自家用）から利用（サ

大八車に勝ることは言うまでもあるまい。

ービスの享受）への消費者選好の変遷が、多くの先

日本の路上をはじめてフランスからの輸入車が進諸国において現在進行中である。こうした環境変走ったのは 1898 年 1 月のことである。その後、ア化への適応策の 1 つが、自動車メーカーからモビリ

26

第 9 章 自動運転車の開発をめぐる熾烈な競争の本当の意味

ティカンパニーへの業態変化である。前章、トヨタ

者の嗜好の変化への、クルマをつくる側の適応にほの社長の言説を引用したが、世界の大手自動車メー

かならない。④は、走行に伴う二酸化炭素排出量のカーのトップにより、同様のメッセージが発信され削減と経済的費用の節減に寄与するのみならず、自ている。そうした状況を言い表す MaaS（Mobility

動運転の簡素化に直結する。

as a Service）という言葉が、ひとかどの市民権を大変革の目玉である②は、少なくとも現時点にお得たかのようである。

いては未達である。米国運輸省道路安全局は、自動自動車メーカーは、自動車というモノを組み立て

運転のレベルを次のように定義している。レベルて売る企業ではなくして、モビリティというサービ

0：ドライバーが常にすべての操作を行う。レベル

スを供給する企業である。言い換えれば、自家用車

1（運転支援）：加速・操舵・制動のいずれか 1 つをを購入することは、所有を目的とするのではなく、システムが支援する。レベル 2（部分自動運転）：セ

モビリティ・サービスを「いつでも、どこでも、好ンサー、レーダー、カメラがドライビング環境を観きなだけ」自前で享受することが目的なのである。

測し、加速・操舵・制動のうち同時に複数個の操作

家庭電化製品にしても、製品が提供してくれるサーをシステムが行う。レベル 3（条件付き自動運転）：

ビスを享受するために所有されるのであって、所有特定の環境下もしくは交通状況においてのみ、シスすること自体が目的ではない。日本経済が高度成長

テムが加速・操舵・制動のすべて、すなわち自動運

期を迎え、自動車が普及し始めた頃、自動車を所有転を行い、それ以外の状況下ではシステムがドライする目的は 2 つあった。1 つは、無論、モビリティ・

バーに運転を要請する。レベル 4（高度自動運転）：

サービスの享受である。もう 1 つは、高級車を所有

例えば高速道路上（または天候が尋常の場合）に限して、自らの財力を他人に誇示することである。80って完全自動運転する（ドライバーは何もしなくて年代後半のバブル経済期、ベンツ、BMW、ジャガー

よい）が、一般道に出る（または天候が異変する）などの高級外車は、大枚をはたくに足るだけの「見とシステムがドライバーに運転を要請する。レベル

せびらかし」効果を存分に発揮していた。快適な乗5（完全自動運転）：ドライバーの乗車は必要とせずり心地と高度な加速力を利しての安全性において無人運転される。

勝るなど、高級車は、多かれ少なかれ「利用」面で現時点では、自動車メーカー各社とも、レベル 2

優位に立つ。とはいえ、燃費効率の悪い高級車を敢までのクルマを発売しているが、ハンドルから手をえて購入するのは、自らの財力の見せびらかし効果

放すことができないし、ブレーキとアクセルを踏むを期待してのことである。

用意を常時怠ってはならないという点で、レベル 2
までは、自動運転車と言うよりも、運転支援システ

4．テクノロジープッシュ型の技術革新

ム付きのクルマと呼称する方がふさわしい。レベル

16 年 6 月、世界 4 大モーターショーの 1 つであ

2 までのクルマが公道を走ることは、日本の道路交るパリサロンで、ダイムラー社の CEO ディーター・

通法の許容範囲内にある。しかし、レベル 3 以上のツエッチェ氏は、ダイムラーの CASE 戦略を披露し自動運転車が公道上を走行することは、目下のとこた。ダイムラーの造語である CASE とは、次の 4 つろ、道路交通法に抵触する。レベル 2 までは、運転の単語の頭文字を並べたものである。①Connectedの主導権は人間にあるのだから、既存の道路交通法（クラウドと接続することにより情報ネットワーの許容範囲内にあるのはうなずける。レベル 3 以上

クのサービスを受けられる）、②Autonomous（自動になると、運転の主導権がシステムに移るため、そ運転）、③Shared & Service（シェアリングとサーの実用化に備えて、道路交通法の改正や自動車保険ビス）、④Electric（電動化）。

の抜本的改編が求められている。

確かに、以上の 4 点に、供給サイドから見ての自ほとんどの技術革新はディマンド・プル型だと先動車産業の大変革の意味するところが見事に要約に書いたが、自動運転車はテクノロジー・プッシュ

されている。①は、安全性の向上、快適な運転、走型だと私には思えてならない。自動運転車を個人で行管理、カーナビゲーションの高度化などの利点に所有することを望むのは、高齢者、身体障害者など

加え、自動運転の実現、カーシェアリングのために運転のリスクが高い人に限られ、大部分の健常者は、もコネクティッドは不可欠である。③は、これまで

ハンドルを握りアクセルとブレーキを踏んで、自在再三述べたとおり、所有よりも利用を重視する消費に運転することを好むはずだ。21 世紀に入り、人27

第 1 部 第 4 次産業革命とは何か

工知能ブームが沸き起こり、その応用の 1 つとしそうなっては困ると、ここ数年、自動車メーカーて、グーグルをはじめとする IT 企業が自動運転のも自動運転車の開発投資や同業他社や IT 企業とのソフトウェア開発に乗り出したのが、そもそものき連携に励んでいる。その意味で、自動運転車の開発っかけだった。パソコンの基本ソフトがマイクロソ

は、ディマンド・プル型ではなく、テクノロジー・

フトのウインドウズに、スマートフォンの基本ソフ

プッシュ型技術革新の典型例にほかなるまい。と同トがグーグルのアンドロイドに牛耳られているよ

時に、IT 企業が自動車産業を支配下に置こうとす

うに、自動運転車の基本ソフトを牛耳ることがグー

る、異業種間の熾烈な侵略戦争が、目下、繰り広げグルらの狙いであろう。

られているのではないだろうか。

28

第 10 章

[第 1 部] 第 10 章

ネットの隆盛がもたらす限界費用ゼロ社会

ネットの隆盛がもたらす限界費用ゼロ社会

1．ハイブリッドサブスクの登場

ットのもたらす通信の限界費用ゼロという利点を「週間ダイヤモンド」2019 年 2 月 2 日号は「サ

巧妙に活用したせいである。パナソニックに限らず、

ブスク革命」と題する興味深い特集を組んだ。この

そもそもモノのサブスク・ビジネスが、果たして持特集から 2 つの事例を引用して、限界費用ゼロ社会

続可能なビジネス・モデルなのかどうかは、いたっ（後述）の正体に迫ろう。

て疑わしい。

「18 年度決算で、創業来最高の 8,700 億円もの連結営業利益の達成を見込むソニー。偉業達成の立

2．限界費用ゼロを実現したインターネット

役者は、ゲーム市場で急成長を続ける“ハイブリッ

市場で取引されるモノとサービスには価格が付

トサブスク”のサービスだった」。電子機器メーカ

く。プラスの価格が付くからこそ、製造業者はモノーのソニーの本流からは程遠い感あるゲーム事業を作ることを動機づけられ、サービスを販売するビを展開する子会社が、3,100 億円もの営業利益をた

ジネスは収益を確保できる。ミクロ経済学の初歩のたき出したと言うのだ。ソニーの子会社がゲーム機

テキストには、次のように記載されている。モノをプレイステーション（PS）を発売したのは 94 年の作るには費用がかかる。完全競争の仮定の下では、ことだ。以来、何度か機種更新を繰り返し、10 年に同じモノを生産する企業が無数に存在しており、は、最新の PS4 に「PS プラス」という定額遊び放

個々の企業にとって製品の価格は、市場という名の題サービスを提供し始めた。月額 476 円（税抜き）「神」が定める天下り的な数値にほかならない。

を支払うと、オンラインで別のユーザーとオンライ完全競争市場でモノを売る生産者は、プライスメ

ンマルチプレイを楽しめるほか、月ごとに配信されーカーではなくプライステーカーであり、限界費用

る約 10 本の新規のゲームソフトで、いつでも、ど（もう 1 つ生産量を増やすのに要する費用）が所与

こでも、好きなだけ遊べる。会員数は、今や世界中の価格に等しくなるまで生産量を増やす。一般に、

で約 3,500 万人にまで達したとのことだ。会員数が限界費用は逓増すると仮定されており、限界費用が増加すれば、定期的かつ継続的な会費収入が比例的価格以下であれば、その差額が生産物 1 つ当たりのに増加する。新しいゲームソフトの開発に要する費

追加的収益になるから、利潤最大化を目指す合理的

用は固定費であり、会員数とは無関係である。ゲーな企業に対して、生産量を増やすインセンティブがムソフトはインターネットで配信されるため、通信働く。逆に、限界費用が価格を上回れば、その差額

費用はまったくかからない。この点が重要である。

は追加的損失となるから、合理的な企業は、限界費18 年 2 月、パナソニックは家電のサブスク・ビ用が価格に等しくなったところで生産に打ち止め

ジネスを開始したのだが、その成果は必ずしもはかを掛ける。

ばかしくないとのことだ。例えば、テレビのサブス

アメリカの文明批評家ジェレミー・リフキンのクリプション（新聞や雑誌の定期購読を意味する英『限界費用ゼロ社会』（原著は 14 年、日本語訳は柴語）とは次の通り。月額 7,500 円を支払えば、3 年

田裕之訳で 15 年に NHK 出版社刊）は、あらゆるモ

または 5 年ごとに最新のテレビに置き換えてくれ

ノのインターネット（IoT）が限界費用を限りなくる。この種のサブスク・ビジネスには、次のような低下させ、市場メカニズムの調整（価格を変動させ欠点がある。事実上、分割払いと似たり寄ったりで需給を均等させる）機能を損なわせることを指摘しあり、パナソニック製に限っての 3 年または 5 年た。例えば、電子メールを送受信する際、ごく僅かごとの買い替えを顧客に強制するに等しい。テレビ

な電気料金以外に何の費用もかからない。一通の電の性能が 3 年で劣化することはあり得ないから、3子メールを送信するのに要する費用すなわち限界

年ごとにテレビを買い替える必要は無きに等しい

費用はほぼゼロである。25 グラム以内の定形郵便のではないか。また、パナソニックが抱えざるを得（書状）1 通を速達で国内宛てに送るのに要する限なくなる大量の中古テレビの在庫が掃ける目処は

界費用は 262 円である。電子メールの送信料金はほ付いているのだろうか。

ぼゼロであり、地球の隅々までリアルタイムで送信

ソニーの PS プラスが成功したのは、インターネできるから、郵便（書状）に勝ち目はなさそうだ。

29

第 1 部 第 4 次産業革命とは何か

ただし、署名押印が必要な書類は郵便で送信するし状況下にある。以上を要するに、ネット通販は、売かないし、礼状などは筆やペンでの直筆が望ましい

り手にも買い手にも便益をもたらす第 3 の「流通革とされることを、念のため断っておかねばなるまい。

命」の担い手と評して余りあるまい。13 年度以降、実際、書状やハガキの郵便物数は、01 年度の 262

インターネット利用者は人口の 83％前後で横ばい

億通から 17 年度の 172 億通へと激減している。各している。今やネット通販の利用者の過半がパソコ

種請求書等のウェブ化、企業の通信費や販促費の節ンではなく、スマートフォンを端末に用いている。

減、個人間の書状通信（年賀状も含めて）の減少な

政府が積極的に推し進めつつあるキャッシュレス

どが主たる原因だとされている。電子メールという化は、ネット通販への依存度を一段と高めることと通信手段の登場により、手間隙かけて、しかも有料なろう。

で書状を郵送する必要はほとんどなくなった。今後、郵便事業は郵便（書状）から物流（荷物の運送）へ

4．ソフトウェアにおける流通革命と軸足を移してゆかざるを得まい。

電子書籍、ゲームソフト、音楽、動画などのソフ
トウェアとなると、流通革命はさらに深刻である。

3．ネット通販の台頭

例えば、いったん書籍を電子化してしまえば、電子『電子商取引に関する市場調査』（経産省商務情書籍 1 冊を販売する限界費用はゼロに等しい。アマ

報調査局、18 年 4 月）によると、インターネット

ゾンは、16 年 8 月、月額 980 円（税込み）の定額を介しての通信販売の市場規模は年率 10％弱で着読み放題サービス（Kindle Unlimited）を開始した。

実に拡大している。17 年度のネット通販の市場規

和書 12 万冊以上、洋書 120 万冊以上が読み放題と模は 16 兆 5045 億円に達し、家計消費支出の 5.79％のことだ。会員数が増えれば、定期的な収入が増えを占めるに至っている。イギリス、中国、アメリカ

るのは無論のことだが、会員の増加に伴う費用の増などでは、ネット通販の消費支出に占める割合は分はゼロである。しかも、「ダウンロードは一カ月

10％を超えており、日本のそれは相対的に低めで推10 冊まで」という制約を課しているのがミソであ移している。ネット通販の買い手にとっての魅力は、る。なぜなら、読んで面白い、そして為になると思相対的に安価であること、指定した宛先まで短時間える本は、ほぼ確実に有料でダウンロードされるか、で配送してくれること、代金の支払い（クレジット

もしくは紙ベースの本が購入される可能性が高い

カード払い）に伴う費用がゼロであること、商品のからだ。つまり、読み放題サービスの開始によって、メニューが整っており、カスタマーレビューを参考

有料でダウンロードされる電子書籍、紙ベースの書にできることなどが挙げられる。他方、売る側にと籍の販売冊数は増える公算が高い。

っての利便性は、店舗を持つ必要がなく店の賃料・わずか月額 500 円前後で 200 誌以上の雑誌（大

人件費を大幅に節減できること、顧客の購買履歴に半が週刊誌）を読み放題というサービス（10 社以

基づき売れ筋商品の注文を勧誘できること、無数の上ある）も、かなり幅広くゆき渡っている。業界最商店がヴァーチュアルな出店をする楽天市場のよ大手の d マガジンの会員数は、16 年度末時点で 325

うなビジネス・モデルの場合は、在庫を一切持たな万人に達しているとのことだ（電子書籍ビジネス調

くてよいことなどが挙げられる。

査報告書 2016）。会費 400 円/月で計算すると、年生鮮食料品以外の商品のネット通販市場規模が、間売上高は 156 億円にものぼる。10 社余りある読

今後、ますます拡大することは否定するべくもある

み放題サービス会社の 18 年度の総売上高は 400 億

まい。大規模小売店舗規制法が 98 年に廃止された円を超えるであろうと予測されている（同上）。雑のち、都市部の商店街のほとんどがシャッター街と誌の読み放題サービスへの提供を動機づけるため化し、日用品はスーパーマーケット、電化製品は量に、雑誌社への配分額を読まれた回数に比例させる

販店、そして手軽な買い物はコンビニエンスストアなどの工夫は施されているだろうが、雑誌社への配といった具合に、小売市場は瞬く間に変貌を遂げた。

分総額は d マガジンの収益の高々10％程度に過ぎ

しかし、ここに来て状況は一変を遂げつつある。
「弱ないだろう。200 誌の雑誌を電子化するコストは高者」である商店街を消滅させた「強者」であるはずが知れているし、会員の雑誌へのアクセスに伴う限の量販店が、ネット通販の餌食となり、極論すれば、界費用はゼロだから、会員数が減らない限り、d マ

商品の売り場ではなく展示場と成り果てかねない

ガジンは安定的な収益を確保することができる。

30

第 10 章ネットの隆盛がもたらす限界費用ゼロ社会

出版物の売上高が全般に低落傾向にあることはるまい。ただし、近い将来、紙ベースの雑誌の売上よく知られているが、雑誌の落ち込みがとりわけて高が減った分を、読み放題サービス会社からの配分顕著である。07 年に 8,694 億円だった売上高が、額が補って余りあるようになる可能性は高い、と私17 年には 4,997 億円にまで落ち込んだ。読み放題

は考える。雑誌社はコンテンツづくりに特化し、読サービスの部数減への影響がいかほどなのかを統者は読み放題サービスを介してコンテンツを楽し

計数字から推し量る術はないが、その他出版物の落む。限界費用ゼロ社会における雑誌は紙の世界におち込みに比べて雑誌の落ち込みが 10 年以降に甚ださらばして、インターネットの世界で咲き誇ることしかった点からすれば、読み放題サービスの部数減を願いたい。

への影響は無視しがたかったと考えて差し支えあ31

第 1 部 第 4 次産業革命とは何か[第 1 部] 第 11 章

電気料金の戦略的引き下げが日本の命運を決する

1．大量の電力を消費する第 4 次産業革命

消費を飛躍的に増やすのは確実である。

第 4 次産業革命の主役は深層学習機能を備えた

データセンターの立地条件の一つは、電気料金が人工知能なのだが、実のところ、人工知能そのもの

安価なことである。先進 27 カ国の電気料金（産業は、現場から程遠い所に設置されたデータセンター、用・税抜き）の国際比較（17 年、出所 DECC）を見すなわち数十台ないし数千台のコンピュータ、サー

ると、100kWh 当たり、日本は 15.19 ドルと最も高バ、大量の通信回線を設置・運用することに特化しく、ノルウェーは同 3.64 ドルと最も安い。ノルウ

た施設内にある。現場には、データセンターのサーェーは豊富な水力資源に恵まれており、発電電力量

バと通信する端末があればよい。

の 95％が水力、4％が風力という再生エネルギー

アルファ碁が人間の棋士相手に対局する際、巨大（再エネ）大国である。通信の高速化・低遅延化・なスーパーコンピュータがその場に持ち込まれる多数同時接続化に伴い、電気料金の安い北西欧州諸わけでは無論ない。碁盤のそばに端末としてのパソ

国そして北米に人工知能のデータセンターは集中

コン 1 台が置いてあるだけである。次の一手を編み的に立地することになるだろう。

出すのはデータセンターで待機しているアルファ

日本の電気料金が高い理由の一つは、発電電力量

碁サーバである。インターネットを通じて、必要なの 85％を火力発電と原子力発電が占める、言い換

情報が瞬時にやりとりされる。いわゆるクラウドコ

えれば、再エネの占める比率が低いことにある。55

ンピューティングである。

年ごろまでは「水主火従」すなわち水力発電が発電

自動運転車にせよ、ガン診断・治療用のワトソン

電力量の 90％を占めていたのだが、家電製品の普にせよ、スーパーコンピュータがオンサイトに必要及と工業化の進展に伴い、電力需要は年率 5％前後

なわけではなく、データセンターのサーバにインタで漸増し、石炭・石油火力発電所の建設が相次ぎ、ーネット接続される端末のパソコンを通じて、必要

一気に「火主水従」に転じた。73 年のオイルショッ

なデータが送受信される。完全自動運転車の場合は、

ク後は、原子力が電力供給の主力を担う基幹電源と車に備わるセンサー、レーダー、カメラが収集する目され、原発新増設ラッシュが続き、福島第一原発

データをデータセンターのサーバにリアルタイム

事故の前年には原発のシェアは 30％に迫る勢いだ

で送り、車のブレーキをかけたり車線変更したり、った。

プロ並みの運転手の役割をサーバが担ってくれる。
完全自動運転車 1 台を 1 カ月運転するのに消費2．新たなエネルギー基本計画

する電力は、標準的な家庭の月間消費電力量とほぼ2018 年 7 月 3 日に閣議決定された「第 5 次エネ

等しいとのことだ。何処で電力が消費されるのかとルギー基本計画」に、次のような記述がある。
「（第いうと、データセンターにおいてである。高速モバ

4 次基本計画の定めた）2030 年の電源構成比率の確イル通信 5G の売りの一つは低遅延性である。仮に実な実現を目指し、再エネの主力電源化への布石を

車のすぐ前を横断する人の姿を車載のカメラが認打つ」。
「主力電源化」が何を意味するのかは不明だ

識すれば、リアルタイムでその情報がサーバに伝達が、「再エネが発電電力量の 22〜24％を占める」とされ、すぐさま急ブレーキがかかる。その間のタイの数値目標が再確認されている。

ムラグは 1 ミリ秒程度とのことだ。

18 年の再エネ比率は 17.4％だった（出所：電力

完全自動運転車を 1 時間運転すれば、その間、サ調査統計などから ISEP 推計）からには、上記目標

ーバは休みなく車の送る情報を受け取り、事故や遅の達成は可能性の範囲内にあると見てよい。ただし、れのないよう適切な指示を出し続けなければなら念のために断っておかねばならないのは、大型水力ない。そのために大量の電力を消費するのは、当然が半分近くの 7.8％を占めているという点である。

のことだと頷ける。5G のもう一つの売りは多数同

新エネルギーに限って比率の高い順に並べると、太時接続である。1 ㎢当たり 100 万台の端末との同時

陽光 6.5％、バイオマス 2.2％、風力 0.7％、地熱接続が可能とのことだ。自動運転専用サーバが混み

0.2％である。

合う心配はなさそうである。第 4 次産業革命が電力

32

第 11 章電気料金の戦略的引き下げが日本の命運を決する

基本計画の冒頭に次のような趣旨の記述があいる。少なくともドイツの経験から推す限り、再る。「エネルギー選択を構想するに際し、常に踏エネ比率が 40％近くになっても、供給安定性を欠まえるべき点がある。第一に、福島第一原発事故

く再エネ大量導入に伴う負荷調整に要するコストの経験、反省と教訓を肝に命じて取り組む。第二が、電気料金を有意に押し上げることはなさそうに、戦後一貫したエネルギー選択の指針はエネルである。

ギーの自立である。第三に、パリ協定発効に伴う脱炭素化への世界的な潮流に従う」。とは言いな

3．再生可能エネルギー主力電源化の重要性

がらも、基本計画は「原子力発電が発電電力量の話を先に進めよう。火力、原子力、再エネな20〜22％を占める」という、原子力を「重要なベ

ど、いずれの電源も初期投資としての建設費が高ースロード電源」に据える既定路線を踏み外さな額にのぼる。限界費用すなわち 1kWh の追加的発電い。

に要する費用を電源別に比較すると、化石燃料

福島原発事故の前年（10 年）に公表された第 3（石炭、天然ガス、石油）を燃焼させる火力発電

次エネルギー基本計画では、電力の安定供給と脱が最も高い。濃縮ウランを熱源とする原子力発電

炭素化の切り札として、準国産エネルギーの原子の場合、限界費用は 1～2 円（核燃料サイクル費用力発電が、30 年度に発電電力量の 53％を占めるとが大半を占める）である。再エネの場合、限界費の目標が設定されていた。ことほど左様に、「発用はゼロである。一旦、太陽光パネルまたは風車

電単価の低廉さ、供給安定性という観点に照らせを据え付ければ、太陽光や風力というタダの自然

ば、原発が他の電源を圧倒する」という前提条件

エネルギーが、人手を要することなく電気に変換の下に、日本のエネルギー政策は推し進められてされるからだ。

きた。

建設費に関する限り、火力発電所が相対的に割再エネを主力電源に位置付ける積極的な理由と安である。11 年 3 月 11 日の福島第一原発事故にしては「脱炭素化への世界的潮流に従う」ことし至るまでは、出力 120 万 kW 級の原発 1 基の建設費

か基本計画に見当たらない。再エネの大量供給には約 5,000 億円と見積もられていた。ところが、は、出力が天候に依存して不安定なため、火力や事故後、原子力規制委員会が新設され、安全基準

揚水といった補助電源によるサポートが必要不可

が強化された結果、同上建設費は 1 兆 5000 億円を欠であり、完全な脱炭素化は望めないし、負荷調超えるまでに高騰した。日本の安全基準の強化を整のための追加的コストは無視しがたい、と基本みならった先進各国においても、原発の建設費の計画は再エネ大量導入の難点を指摘する。

見積もり額は倍増ないし 3 倍増し、計画されてい確かに、大規模集中型の発送配電システムを前たイギリスやトルコへの日本の原発輸出のすべて提とする限り、再エネのシェアが 20％を超えるとが凍結されたままである。

なると、負荷調整に手間暇とコストを要すること

電力会社にとって、既存原発の再稼働が魅力的は事実だろう。負荷調整にどの程度のコストを要なのは、1kWh 当たり 1 円強の限界費用で、大量のするのかを、再エネ先進国ドイツの電気料金の推電力を発電し、平均 20 円余りで販売できるからで移から推し量ってみよう。

ある。しょせん建設費はサンクコスト（埋没費

50 年に再エネのシェア 80％を目指すドイツで用）、すなわち既に支出されどう転んでも回収しは、18 年にシェア 37％（内水力は 2.6％）を達成

ようのないコストだから、原発の運転をみずからした。再エネ固定価格買い取り制度の導入に伴う進んで停止するという選択は、電力会社にとって固定価格と電気料金の差額は、電力会社または政は有り得ない話なのだ。火力発電の中で発電単価府が負担するのではなく、主として家庭用電気料の最も安い石炭火力の場合、発電の限界費用は金に上乗せされる。上乗せ額は、家庭用電気料金

1kWh の発電に要する石炭の原価 5.5 円にほぼ等しの 23％を占める（18 年）。付加価値税・環境税等

い。サンクコストを無視する限り、確かに原発のをも含めての家庭用電気料金は、13 年以降、29 ユ

限界発電費用は格安である。

ーロセント前後で推移しているが、税および上乗

豊富な水力資源に恵まれたノルウェーやアイス

せ額を除いた生の家庭用電気料金（発電・送配ランド以外のヨーロッパ諸国は、もともと火力と電・販売費）は 13.5 ユーロセント前後で推移して原子力への依存度が高かったが、目下、太陽光と33

第 1 部 第 4 次産業革命とは何か

風力を中心とする再エネの発電比率を徐々に高めを得まい。仮に人工知能のデータセンターのほとつつある。これは必ずしも脱原発と低炭素化のたんどが海外に立地するとなると、日本はコンピュ

めだけではなく、再エネの限界費用がゼロである

ータサービスの大量輸入国となり、第 4 次産業革ことはもとより、普及に伴い初期投資額が逓減

命が日本経済の更なる地盤沈下をもたらすことはし、設備の償却費をも含めての再エネ発電単価が請け合いだ。

火力や原子力のそれを下回るからでもある。

繰り返して言おう。第 4 次産業革命が生産性の人口減少に伴う電力需要の減少、原発建設費の向上をもたらすことは紛れもない事実だが、付加高騰、化石燃料の輸入国であること、低炭素化の価値の過半が海外のデータセンターに流出すると必要性を念頭に置けば、データセンターの国内立いうのでは元も子もない。第 4 次産業革命下、日地の必要条件である電気料金引き下げのために、本が勝者となるか否かの決め手は電気料金の戦略

本気になって再エネの主力電源化に取り組まざる的な引き下げ以外の何物でもあるまい。

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第 12 章

[第 1 部] 第 12 章

大学教育に革命をもたらす MOOC とは何か？

大学教育に革命をもたらす MOOC とは何か？

1．大学教育におけるパワーポイントの功罪

代に授業の技法を学ぶ機会が無きに等しいのがそ

第 4 次産業革命は、大学教育の在り方に対して深の一因である。また、学生の多くが授業中の発言に刻な影響を及ぼすものと予想される。本論に入る前消極的なため、ハーバード大学のサンデル教授が講に、第 3 次産業革命が、大学の授業の風景を一変さじる政治哲学のような対話形式の授業も成り立ちせたことから話を始めよう。黒板に代わって、パワにくい。授業に退屈する学生は、居眠りしたり、隣ーポイント（PPT）のスライドを映す白いスクリー

席の友人と私語したり、スマホをいじったりしていンが、教員の背後の壁面に備わるようになったのでる。教員の教え方が劣るせいなのか、学生の勉学意ある。

欲が欠如しているせいなのか、総じて言えば、日本

マイクロソフトのウインドウズ 3.0 用のプレゼの大学での授業風景はエキサイティングには程遠

ンテーション・ソフトウェア PPT がノートパソコン

い。

に搭載されたのは 1990 年のことである。その後、90 年代末になると、大学の授業で PPT が幅を利

PPT は講演や学会発表に欠かせぬソフトウェアとかせるようになった。授業の一部始終が 20～30 枚なり、大学の授業にも頻用されるようになった。写程度のスライドに網羅されており、そのコピーが教真、動画、グラフ、図表などを聴衆または受講者に室で学生に配布される。PPT 授業には次のような難見せるには PPT は実に便利なソフトである。しか点（利点？）がある。第一に、教員の言葉での表現

し、大学の授業に用いられるとなると、次のような力不足が（とくに日本人教員が英語で授業する際に難点が見過ごせない。

は）学生の理解を妨げることはなくなる。第二に、

明治以来、20 世紀末ごろまでは、講義の要点、専学生がノートをとる必要がなくなる。第三に、学生

門用語、数学の証明、図表などを、教員が黒板にチは教員の話に耳を傾けるより、スライドのコピーをョークで書いたり描いたりする「板書」を、生徒が読むことに授業中の時間の過半をさくため、宇生のノートに書き写し、講義の要約をノートに書き込む

集中力は確実に低下する。第四に、PPT のスライドのが、大学の授業の当たり前の風景だった。

には、図表の他に講義の要約が箇条書きされている

アメリカの大学院生のほとんどが、在学中にティ場合が多いのだが、PPT のスライドのコピーを読む

ーチング・アシスタントを務める。給料を生活費のだけでは、論理的な脈略が理解しにくい。またノー足しにするためだけではなく、教育のプロとして教トをとる必要がないため、授業の内容が記憶されに壇で授業する訓練を積むためである。分かりやすく、

くい。第五に、際立つのは、教員の PPT スライドの学生を退屈させないエキサイティングな授業ので作成技法の巧拙であって、授業の内容と技法そのもきることが、博士号を取得したのち、一人前の大学のの優劣ではなくなる。

教員となるための必要条件とされている。その決め以上に列挙したとおり、PPT は功罪両面を併せ持手の一つが板書の技法である。私が経験した限りでつ。「聴く」ことと「見る」こと、すなわち聴覚との話だが、幅広の黒板をチョークで 3 等分し、向か視覚を同時並行的に働かせることは理解の妨げにって左から順に見事な板書をする。数式の展開を頻なる、との心理学説があるそうだ。アップルのステ繁に用いる授業では、教員が板書し、学生がノートィーブ・ジョブスは社内のミーティングや会議でに書き写すスピードが、標準的な学力の学生が理解

PPT を使うことを禁止したとのことだし、アマゾンするスピードにほぼ等しく、1 時間または 1 時間半の創業者ジェフ・べゾスもプレゼンテーターに PPTの授業に出席した学生は、講義の内容をほぼ完全にの使用を禁止し、A4 で 1 ページまたは 6 ページの理解できるし、理解できなかった点については、教文章で書かれた要約を用意するよう社員に命じた員の研究室をオフィスアワーに訪れて問い質すことのことである。その場での議論が深まらないばかとができる。

りか、後でスライドのコピーを読み直してみても、総じて言えば、日本の大学教員には「授業の達人」

何を言いたかったのかがよくわからないからだ（佐と呼称するにふさわしい人は数少ない。ティーチン

藤将之『アマゾンのすごいルール』2018 年、宝島

グ・アシスタントのような制度がなく、大学院生時

社）。

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第 1 部 第 4 次産業革命とは何か

大学の授業を PPT の棒読みで済ませることほど、数字に驚嘆したスランは、コンピュータ科学とその教員にとって楽なことはない。板書と講義（口頭で関連分野に特化したオンライン大学ユダシティの説明）だけで学生に理解させるのが「授業の達人」（Udacity）を立ち上げた。先端科学とは縁遠い発の真骨頂のはずである。他方、学生はノートをとる

展途上諸国に住む貧困層に、最高水準の教育を無料必要がなくなるから、集中力を高めて受講する必要で提供することがユダシティの狙いだった。ユダシがなくなり、上の空で教員の話を聴き流しながら、ティを皮切りに、オンライン大学が相次いで開設さPPT のスライドのコピーを読むことに集中（？）すれた。単位を取得することはできないけれども、修る。そんなわけで、教員も学生も、頭を使わずに、了者には修了証書が授与される（ジェレミー・リフ

板書またはノート取りのために手も使わずに、楽にキン『限界費用ゼロ社会』）。

講義し、楽に受講するための革命的「神器」を、第オンライン大学の魅力の一つは、自分の都合に合3 次産業革命は提供してくれたのである。

わせて、いつでもどこででもノートパソコンで講義

PPT が教員と学生を楽にしたのは確かだが、そのを視聴できるという点である。また、理解しにくか

対価はとてつもなく大きかった。第一に、学生によったり、聴き取りにくかったりすれば、その箇所でる講義内容の理解が浅薄になり、記憶に残りにくく停止して、もう一度聴き直すことができる。テキスなる。第二に、PPT 授業は、文科省が「真の学力」

トブックや配布資料はネット配信されダウンローと呼称する思考力・判断力・表現力を学生が研磨すドできる。講師への質問や他の受講生とのコミュニることの妨げとなる。第三に、教員は PPT の見栄え

ケーションの場であるディスカッション・フォーラを良くすることばかりに気を配り、講義の中身に相ムも用意されている。

違工夫を凝らすことを二の次に回しがちとなる。第数あるオンライン大学の中で最も知名度が高い

四に、教員の講義を聴きながらノートをとる訓練ののは、12 年にマサチューセッツ工科大学（MIT）と場を学生は失った。大学卒業後、事務系職員としてハーバード大学が協力して創立したエデックス

会社や官庁に就職した際、最も必要な技能の一つは、（edX）である。初年度の履修登録者数は 15 万 5000

会議やミーティングの要点をノートないしメモす人だった。その後、30 校を超える世界の名門大学る力である。

がエデックスに参加し、各校のエース級教員が講義以上を要するに、第 3 次産業革命のもたらした神を担当している。日本からも、京都大学、東京大学、器である PPT は、大学教員の講義する力、学生の講大阪大学が参加している。

義を聴講する力の劣化を招き、大学教育の質を著し当然のことながら、オンライン大学での使用言語く低下させたのである。人間だれしも易きにつきたは英語に限られる。そのため、日本人の履修登録者がるがため、今や、大学の授業は PPT だらけになっは未だ少数にとどまる。12 年の秋学期、モンゴルてしまった。

のウランバートルに住む 15 歳の少年が MIT の 2 年
生向け講義「電子回路」をエデックスで受講し、受

2．オンライン大学教育 MOOC の可能性

講生 15 万人中、ショートテストと中間・期末テス

第 4 次産業革命がもたらした大学教育革命としトで満点をとった 340 人中の 1 人となった。少年て、MOOC（Massive Open Online Course）を挙げる

は 13 年 9 月に MIT に授業料免除・奨学金給付の好のがふさわしい。グーグル副総裁として自動運転車

条件で入学し、将来を嘱望されている。

の研究開発を率いるセバスチャン・スランが、スタ

当初、オンライン大学の開設は既存の大学の存在

ンフォード大学の教授を兼任していた 2011 年、人を脅かすかのように言われていた。しかし、オンラ

工知能についての「無料」講義をオンラインで提供

イン教育で学生に単位を取得させ、必要十分な単位したのが、MOOC の凄まじい威力を世に知らしめるを取得した学生を卒業させるのには、自由の国アメ

きっかけとなった。開講するや否や 16 万人が履修

リカでも数多の無理があるようで、目下のところ、登録した。毎回の講義の後にショートテストが、そ

科目ごとの終了証書を発行するにとどまっている。

して中間・期末テストが課せられる。16 万人の登録者の 15％弱、2 万 3000 人がコースを修了した。

3．リベラルアーツ教育への MOOC 導入

オンラインでの受講の限界費用はゼロだから、無料

最後に、日本の大学教育の改革に MOOC を役立たで講義を提供することができるのだ。16 万というせる方途を提案したい。まず、いくつかの大学がオ

36

第 12 章大学教育に革命をもたらす MOOC とは何か？

ンライン教育のコンソーシアムをつくる。いわゆるの教員の中から「授業の達人」を選りすぐり、彼ま

リベラルアーツ系の科目、哲学、心理学、経済学、たは彼女の 1 時間の講義を 9 校の学生が MOOC で受

政治学、国際関係などの講義は、どこの大学のシラ講する。残り 30 分は、各大学の教員が授業の補足

バスにも登場する。リベラルアーツ教育の必要性がをしたり、学生の質問に答えたりする。自他ともにさけばれながら、リベラルアーツの授業の多くを非認める「達人」が 2 人おれば、隔年で MOOC を担当

常勤講師に任せ切りの大学が少なくない。そこで私すればよい。コンピュータサイエンスやデータサイが提案したいのは次のような方策である。

エンスなども MOOC 向きの科目である。オンライン

10 大学がコンソーシアムをつくることを想定し教育コンソーシアムの結成により、参加大学のすべよう。哲学を例にすると、10 大学の哲学教員たちての学生に対し、リベラルアーツ系科目の最高水準

が事前にミーティングを繰り返し、授業の内容、教に限りなく近い名講義を受講する機会を提供でき

科書、副読本などについて議論を煮詰める。10 名るのである。

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第 1 部 第 4 次産業革命とは何か[第 1 部] 第 13 章

日本型制度・慣行が阻害する第 4 次産業革命への道

1．メガバンクの人員削減

定型的業務を代替する第 4 次産業革命により、工場

昨今、しばしば話題になるのが、3 大メガバンクの無人化、事務労働の機械化が今後 10 年で急進展が、大幅な人員削減と国内店舗の削減に本格的に乗し、過剰雇用の事態が、早晩、到来することなど、り出したことである。三菱 UFJ 銀行は 23 年度末まほとんど念頭にない模様だ。

でに雇用を約 6,000 人、店舗数を 180 店削減。三井

政府もまた、「深刻な人手不足」を理由に、外国

住友銀行は 19 年度末までに雇用を 4,000 人弱削減、

人単純労働者の受け入れに踏み切った。30 年ごろ

430 店舗をデジタル技術で効率化した次世代型にに「深刻な人手過剰」が襲来するという懸念を、政移行。みずほ銀行は 26 年度までにグループ全体で府もまた持ち合わせていなそうだ。2019 年 4 月 1

雇用を 1 万 9000 人削減、24 年度までに 130 拠点を

日付けで外国人単純労働者の定住が解禁されたの統廃合。人員削減は、定年退職や出向などの自然減は、建設、農業、介護、宿泊、外食、ビル清掃などと新卒採用の削減により対応するとのことだ（東京14 業種に限られる。日本語学校などへの留学ビザ

新聞、19 年 5 月 22 日朝刊）。

で入国し、学業そっちのけで、建設現場やコンビニ

確かに、銀行員の業務の中には、コンピュータにで働く外国人がすでに多数いる。日本語学校は授業より代替しやすい定型的業務が少なくない。そのた料収入を確保するために、学校に来ない留学生を退め、銀行業界は、比較的安上がりの IT 投資で、高学させたりはしない。もともと留学生の多数派の本

い効果（人件費の削減）を生む「機会」に恵まれて意は、日本語を学習することではなく、日本で金儲いる。しかし、銀行業務の効率化は、コンピュータ

けすることにある。

に主導される第 3 次産業革命の枠組み内にとどま解禁された 14 業種が深刻な人手不足をきたすのるものであって、ここに来て急に、3 大メガバンク

は、日本人の求職者には、もっとましな就業機会がをして、一斉に人員削減と店舗の統廃合に走らせる

あるからこそのことだ。AI のせいであれ何であれ、に足るだけの、人工知能（AI）等を取り入れた画期

今後、日本人が働きたい業種での就業機会が大幅に的技術革新が生じたわけではない。

縮小するならば、好むと好まざるとにかかわらず、

ほとんどの金融機関の預金口座への預け入れと働きたくない業種である 14 業種に就職せざるを得

引き出しはコンビニの ATM で間に合うし、振り込みなくなる。30 年ごろになると、工場が無人化し、事と記帳は預金口座のある銀行の店舗の入り口に設務労働の多くが AI に代替されるとのことだから、置された ATM で間に合う。普通の人間が銀行の店舗

かなりの数の工場労働者や事務職員が転職を余儀内に入って、窓口で対人サービスを受ける必要があなくされるはずだ。オックスフォード大学・野村総

るのは、50 万円を超える大金を引き出したり、振研の共同研究によると、AI のせいで有職者の 49％

り込んだりする場合に限られる。ことほど左様に、が失職するとのことだが、AI の本格的導入による銀行の店舗の窓口業務の大半は、遠の昔からコンピ

人減らしは大企業から始まると予想されるから、転ュータに代替されていたのである。3 大メガバンク

職先として最も望ましいのは、AI やロボットがまが、こぞって人員削減と店舗数の削減（または次世だ導入されていない中小企業で、これまでと同じ職代型への移行）を余儀なくされるようになったのは、

種（財務、総務等）に就くことであろう。しかし、

超低金利政策の持続のせいで、仲介業務としての利

失職者の多くは、やむをえざる選択として、先の 14

ざやの稼ぎがままならず、銀行の収益が圧迫されて業種のいずれかに転職せざるを得なくなるだろう。

いるからにほかなるまい。

そうなると、外国人労働者と日本人失職者との間で熾烈な求職合戦が繰り広げられることになる。そう2．間近に迫る「人手過剰」

なると、欧米先進諸国と同じく、移民排斥を唱える

他方、銀行以外の非製造業各社、そして製造業各

右派ポピュリズム政党が台頭する可能性が少なし

社は、2015 年以来この方、新卒採用者数を増やしとしない。

ている。採用する側は、IT 人材の確保を意識しているとはいえ、深層学習機能を備えた AI が多くの

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第 13 章3．日本型制度・慣行がもたらす危機感の欠如

日本型制度・慣行が阻害する第 4 次産業革命への道

見合うかどうかは別問題である。深層学習機能を備

厚生労働省の委託研究「IoT･ビッグデータ･AI 等

えた各種 AI は、はるかかなたの電力料金の安い国が雇用・労働に与える影響に関する研究会報告書」に設置されたデータセンターに格納されている。い

（17 年 3 月）によると、「30 年に、人工知能や IoT

わゆるクラウドを通じて、手元のパソコンからデーにより担当業務の全部が代替される（したがって会

タセンターに自社の財務データを送り、データ処理社にとって不必要となる）50 歳代半ばの大卒以上

はデータセンターの AI に委ねる。例えば、会社のホワイトカラーの割合はいかほどか」とのアンケー

財務課のパソコンに必要十分なデータを入力する

ト調査に答えて、48.2％の企業が 0～10％未満と、と、データセンターの財務専用 AI がクラウド経由

27.2％が 10～20％未満と、そして 16.3％が 20～でデータを受け取り、求められたデータ処理の結果

30％未満と答えている。50％以上と答えたのは、わを瞬時に会社の財務課のパソコンに送り返す。

ずか 2.8％の企業しかいなかった。

財務課職員の削減による人件費の節減（効果）が、終身雇用制度が幸いしてのことか、あるいは災いコンピュータ・サービスの価格（費用）を上回るかしてのことか、日本の企業は、AI 等が雇用に与え否かが、AI 導入の是非の決め手となる。おそらく、る影響を、相対的に低めに見積もっているようだ。

当初のうちは、コンピュータ・サービスの価格は途

長年にわたり培われた日本型雇用慣行に従えば、不方もなく高く、ほとんどの企業にとって費用が効果必要になった社員を解雇したりはせずに、社内で移を上回り、導入は差し控えられる。導入に踏み切る動させたり、子会社に出向させたりして、65 歳ののは人件費の節約効果の大きい大企業に限られる

定年までは社内で何とか面倒を見続けるのが、雇用だろう。とはいえ、財務 AI を提供するコンピュー者側の義務であると同時に被雇用者側の権利とみ

タ・サービス会社が 2 社、3 社と増えてくれば、競なされている。企業のみならず官庁や大学でも、終争の結果、財務 AI サービスの価格は間違いなく下身雇用の慣行は微動だにせずに堅持されている。

落する。価格が下がれば、需要が増えて、財務 AI

したがって、オックスフォード大学・野村総研のを導入する企業数が増える。ただし、終身雇用制度

共同研究が打ち鳴らす警鐘「労働力人口の 49％がが堅持されるとするならば、以上の議論は留保せざ失職する」は、日本の企業にとっても、社員にとっるを得なくなる。財務課の人件費は削減されても、ても、馬耳東風の有り様なのだ。本来なら、新卒採財務課職員の定年までの雇用を確保するための費用を担当する人事課が、10 年先を見通して、何ら用がかさむため、「効果」は微々たるものに過ぎなかの策を弄するべきなのだが、19 年度の採用状況

くなりかねないからである。

を見ると、3 大メガバンク以外の大手企業は、対前

第 2 次産業革命のもとで最盛期を迎えた電機産

年度比で採用人員をむしろ増やす傾向にある。

業や自動車産業において、日本の企業が、世界に冠終身雇用が当然視されている日本では、AI や IoTたる存在たり得たのは、日本型雇用慣行や製品メーによって代替される業務に就く社員は不要になりカーと部品メーカーの系列関係によるところが大こそすれ、解雇されることはあり得ない。厚労省のきかった。第 4 次産業革命の離陸（テイク・オフ）

委託研究のアンケートに回答する企業の多くは、日期において、日本の企業も大学も技術革新の尖兵た本型雇用慣行が今後とも遵守され続けることを当り得なかったのは、日本型雇用慣行に代表される日然の前提にすえているに違いあるまい。要不要を問本型経営が仇となったからにほかなるまい。のみな

わず、社員を配置換えして、定年までは面倒を見る

らず、日本型制度・慣行が第 4 次産業革命の順調な

日本型経営というセーフティネットを頼りにする

滑り出しを妨げる懸念が拭えない。すでに述べたと社員の側も、コンピュータが「49％の職を奪う」とおり、企業への AI 導入の効果（主として人件費のいう話を聴いたからといって、IT やデータサイエ

節減）が、日本型雇用慣行により割り引かれるからンスの入門書を慌てて買い込んだりはしないので

である。

ある。

第 4 次産業革命のもとで、日本経済が再生を期す
るには、まず何よりも、日本型制度・慣行の根源的4．求められる日本型制度・慣行の根源的見直し

な見直しが最優先されなければなるまい。文部科学

AI やロボットで労働を代替することが、例え可

省は、国立大学の建て直しを図るべく、04 年度か

能ではあっても、それが費用対効果の観点からして

ら法人化し、大学運営に市場原理を持ち込もうと企

39

第 1 部 第 4 次産業革命とは何かてた。とはいえ、「制度は変わろうとも慣行は変わ

ュレス化、配車サービス、無人コンビニ、無人ホテらず」が偽らざる実情だった。おそらく、企業経営

ルはすでに実現しており、無人宅配車、自動運転バについても同じことが言えるのだろう。

スが実用化一歩手前まで漕ぎ着けている（日経電子

第 4 次産業革命のもとでの変化のスピードは著

版 19 年 7 月 16 日）。これら無人サービスを利用すしく早い。スマートフォンの普及はあっという間だ

るにはスマホが欠かせない。第 4 次産業革命に不適った（初の iPhone が発売されたのは 07 年だった）合な日本型制度・慣行が、日本と中国の AI 格差拡が、その変化の速さに適応して中国では、キャッシ大の元凶と言わざるを得まい。

40

第 14 章 AI の進化で実現すべき「改めてのルネサンス」[第 1 部] 第 14 章

AI の進化で実現すべき「改めてのルネサンス」

1．きたるべき社会はユートピアかディストピアかに取って代わられる公算の高いことは確かだ。とは第 1 次から 3 次にかけての産業革命のいずれもいえ、宅配便の配達員は、目下のところ、人手不足

が、新しい産業を育み、さまざまな新製品を開発し、の最たる職種の一つであり、しかも宅配便の件数は経済成長率と労働生産性、そして生活の利便性と快今後限りなく増え続けるだろう。自動運転車でロボ

適性を大いに高めた。もちろん、当初のうちは、転ットが荷物を宅配するようになるのは数十年先の換に伴う摩擦が不可避だったのだが、転換期を乗りことだから、当分の間、宅配便配達員は増えこそす

越えさえすれば、社会全体のウェルフェア（福利）れ、減ることはあるまい。路線バスの運転手が不要

は顕著な向上を勝ち得た。

になるのは、完全自動運転車が実用化する日を待ただがしかし、第 4 次産業革命が、社会、経済、生

ねばなるまい。

活をどのように変えるのか、来るべき社会はユート

東京駅で折り返し運転する東海道新幹線の列車

ピア（理想郷）なのかディストピア（暗黒郷）なのを 12 分間（東北・新潟新幹線は 7 分間）で清掃すかについては諸説紛々の有り様である。深層学習機

る列車清掃員の神業をロボットが代行するには、相能を備えた人工知能（AI）が人間労働の大方を代替

当な深層学習が必要となる。到着した新幹線から降する。過去 3 度の産業革命もまた、人間労働を機械車する乗客を迎えて、降車口で清掃員たちがこうべが代替したのだが、新たな産業が次々と創出され、を垂れるのは、人間ならではのホスピタリティ（お雇用の機会は拡大され、失業者が群れを成すようなもてなし）だ。掃除ロボットがこうべを垂れても滑事態は回避された。

稽なだけで、乗客は何の有り難みも感じない。

AI は工場を無人化し、事務労働の大半を代替し、5 年後、10 年後、20 年後、それ以降など、オッ「労働力人口の 50％近くが失職する」という極論

クスフォード・野村の共同研究が消滅を予測する職が堂々とまかり通っている。失職者を救済するため種が消滅する時期はまちまちだ。また、それぞれのに、事実上の生活保護を適応すべきだとの意見もあ

職種の消滅は徐々に進行するのであって、ある日突る。仕事を失った人々の生活の糧を、政府が無条件

然、全員が一斉に解雇されるわけでは無論ない。しで給付するとなると、仮に先の極論が当たっておれ

たがって、共同研究の結論である「労働力人口のば、労働力人口の 2 人に 1 人が無為徒食の人生を49％が失職する」のは、早くとも 2050 年を待たね

送らざるを得なくなる。人間だれしも、社会参加のばなるまい。

実感なくしては生き甲斐を失う。最も基本的な社会
参加は労働である。労働から排除された約半数の2．AI とホスピタリティ

人々は、政府が支給する手当てを生活の糧としなが前章で紹介したとおり、3 大メガバンクが、新卒ら、社会から隔離された退屈極まりない人生を送る。

採用の削減による人減らしを本格化した。窓口係を

これでは、第 4 次産業革命がもたらすのは、ユート

はじめ、銀行員の業務の多くが定型化されており、ピアどころか、ディストピアにほかなるまい。

しかも、ごくごく初歩的な AI で代替可能なため、第 4 次産業革命により、消滅する職種は確かにあ

銀行業には、人減らしの余地が十分にあると見てよる。オックスフォード大学・野村総研の共同研究は、い。現在進行中の銀行の人減らしは、低金利の長期

601 職種中 63 職種の消滅確率が 98％を超える（ほ化により経営を圧迫される銀行が、顧客へのホスピ

ぼ確実に消滅する）と算定する。一般事務員、医療タリティを犠牲にして、経費節減のための効率化に

事務員、受付係、学校事務員、寄宿舎・マンション踏み切ったことの証に過ぎない。

管理人、給食調理人、銀行窓口係、クリーニング取

仮に、近い将来、米中貿易摩擦がさらに深刻化し、

次店員、建設作業員、コンビニ・スーパー店員、宅世界同時不況が勃発し、世界経済が収縮するとなる

配便配達員、ホテル客室係、列車清掃員、路線バスと、各業種とも、定型的な業務をコンピュータに極運転手などが「ほぼ確実に消滅する」と共同研究が力ゆだね、新卒採用の削減による人減らしを断行せ予測する、私たちにとって馴染み深い職種である。

ざるを得なくなる。ここで強調すべきなのは次の点右に列挙した職種のいずれもが、AI やロボットである。経営の効率化を目途とする、定型的な業務

41

第 1 部 第 4 次産業革命とは何かのコンピュータによる代替は、1960 年代後半に始哲学、歴史学、考古学、美学、文学、純粋数学などまった第 3 次産業革命（コンピュータが主役）の枠

無用の学の研究者を志す若者を支援する奨学制度

組みの中に位置付けられて然るべきだ。第 4 次産業を設け、政府が財政的に支援する研究所を創設して、革命がもたらす人減らしの典型例は、専門的知識を彼らの就職の門戸を広くする。芸術家を志す若者に学習した AI による、専門職の補佐役（たとえば弁も同様の支援の手を差しのべる。

護士の補佐役としてのパラリーガル）の代替である。

市場で価格の付く、したがって有用なモノとサー

コンピュータか人間か、いずれに業務をゆだねる

ビスを生産する「労働」から人々が解放され、つまのかは、企業の意思決定の次第による。接客にたずしく暮らしつつも、市場経済の下では無用ないし無

さわる業務、たとえば来訪者の受付係はいた方がい駄とされてきた知的営みに没頭する機会が与えらい、と少なくとも私は考える。来訪者がキーボード

れるのは、人類の目指すべき究極のユートピアの到を叩いて自分の名前と訪問先を入力して、ゲートを来を意味するのではなかろうか。

通過させてもらうというのでは、なんともはや味気ない。来訪者の受付を人間からコンピュータに置き

4．改めてのルネサンス

換えることは、今すぐにでも可能だが、ほとんどの

貧困、労働、失業、生産など経済のくびきから解企業が来訪者の受付を人間に任せている。お客様を放された人々の関心は、経済を離れ、哲学、文学、迎える受付係のホスピタリティの有する価値が、受芸術、自然科学へと必ず向かうはずだ。古代ギリシ付係に支払う給与を上回ると考えるからだ。要するャは、ソクラテス、プラトン、アリストテレスらのに、コンピュータにゆだねて済む業務を、敢えて人

哲学者、ユークリッド、アルキメデスらの数学者を間にやらせるのは、接客のホスピタリティに重きを輩出した。多くの賢人たちが無用の学に耽ることが置くからだ。この傾向は、日本においてとりわけ強できたのは、ポリス（都市国家）で生産に励む、奴い。

隷（市民の 3 分の 1 を占めたとされている）の労働に依るところが大きかった。トマス・モアのユート

3．AI がもたらす税収増

ピア国に棲む人々が、1 日 6 時間労働で事が足り、すでに述べたことの繰り返しになるが、国内総生

知的活動に十分な時間を割くことができたのも、奴産（国内総所得）は資本と労働に分配される。目下

隷制の存在ゆえのことだった。

のところ、労働分配率は 60％前後である。しかし、生産が機械化されるまでは、
いわゆる「高等遊民」

工場が無人化し、定型的な事務労働の大半を AI がを支えたのは奴隷制（日本では農業の小作制）にほ

代替するようになれば、労働分配率は 20％程度にかならなかった。
『こころ』の先生をはじめ、夏目まで低下するだろう。雇用者所得の実効税率は 5％

漱石の作品に再三登場する高等遊民たちの多くは、程度なのに対し、法人所得、利子配当所得、役員報小作人から小作料を徴収し、安穏な生活を送る寄生酬など資本に分配される所得の税率は 20％を上回

地主を親にもち、自ら労働する必要も意欲もなく、る。したがって、労働分配率の顕著な低下は、政府

何不自由なく読書と思索に耽って日々を暮らせるの税収を大幅に増やす。資本の中枢を担う AI やロ

特権階級にほかならない。

ボットが稼得する所得の約 20％強が、徴税権のあ

第 4 次産業革命は、AI に定型化された人間労働る政府に移転される。すなわち、AI、IoT、ビッグを代替させる。その結果、著増する税収の使途の一データがもたらす労働生産性の向上が、資本に分配

つとして政府は、人文学者や芸術家などの人材養成される付加価値を倍増させ、その 20％強が税としに大枚をはたくべきである。実に有り難いことに、て政府に移転されるのだ。

古代ギリシャの奴隷が果たした役割を AI が担って政府は、税収の増分をどう使えばいいのだろうか。

くれるのだから。

私の答えは次の通りだ。公共サービスの充実、無用

20 世紀から 21 世紀にかけて大学は、有用な（経の（市場経済下では無価値とみなされる）学術の研済成長に貢献する）人材の養成を、その主たる存在

究・教育の推進、芸術家の育成の支援などに、税収意義と心得てきた。私企業が賃金を支払って雇用す増を充てるべきである。公共サービスの充実の具体るのは、生産に貢献し得る人材である。1950 年代

例を挙げれば、医療費・教育費の無償化、介護の無半ば以降の日本では、国内総生産の成長に重きが置

償化、自然環境の保全、温室効果ガスの削減等々。

かれ、経済成長の原動力である技術革新の担い手を42

第 14 章 AI の進化で実現すべき「改めてのルネサンス」

養成する理工系学部の整備・拡充が、文教政策の最てのルネサンスなのだ。念のため断っておかなけれ優先の課題とされてきた。

ばならないのは、次の点である。無用の学の研究者「人類最後の技術革新」と言われる AI は、生産を、若者たちにとっての選択肢の一つにする。彼まに従事する労働を不必要としかねない。AI の生み

たは彼女らから選ばれたエリートたちには、国が運出す付加価値（所得）の一部を徴税する政府は、経営費交付金を支給する研究所で、読書、思索、議論

済（産業）の観点からは無用とおぼしき学術（人文に耽る特権が与えられる。改めてのルネサンスへの学、基礎科学）と芸術（伝統工芸などを含む）の振道を切り拓くことこそが、AI のもたらす社会変革

興に、税収の増分のうち多くを費やすべきだ。改めの実相なのである。

43

44

第2部

第 4 次産業革命にともなう社会の変化

第 4 次産業革命にともない社会はどのように変化し、何を課題として抱えているのか。メディア（第 1 章）
、法律（第 2 章）
、イノベーション（第 3 章）
、経済学（第 4 章）、
労働（第 5 章）、競争政策（第 6 章）
、産業構造（第 7 章）における変容を経済学や法学の観点から論じる。

45

第 2 部 第 4 次産業革命にともなう社会の変化

46

[第 2 部] 第 1 章

第 4 次産業革命時代における日本のテレビ局の役割
下村

研一 ii

【要約】
個人が自身で作成した動画を共有サイトに掲載することが容易な時代となった。動画に付される広告からの収入や投稿自体の満足感を求めて日々膨大な数の動画が個人から投稿され、世界中で閲覧されている。このような時代にあって、テレビ局の役割は何だろうか。本章ではテレビ局に系列が存在する日本のケースを考察し、個人から提供された動画を視聴者に代わり検索・選別・編集すること、地域にとって重要な情報を住民に正確かつ迅速に伝えること、各テレビ局が自社で所有する映像を分類整理する
こと、巨大な資本と情報網がなければ作れない大がかりな番組を制作することが、テレビ局に求められる主要な役割であろうと結論付ける。

ii

神戸大学経済経営研究所教授

47

第 2 部 第 4 次産業革命にともなう社会の変化

1．個人による公共財供給としての動画共有サイト

お け る 「 公 共 財 の 自 発 的 供 給 （ voluntaryへの投稿

contribution of public goods）」に相当する。

日本で動画の配信により広告収入を得ることは、

個人の公共財の自発的供給を表現する経済学の1953 年 8 月 28 日の日本テレビの放送開始以来、ほモデルにおいては、二つの条件が満たされることがぼ半世紀政府より免許を交付された民放テレビ局要求される。第一の条件はその個人が公共財の「生の特権であった。それが、2005 年 2 月 14 日アメリ

産技術へのアクセス可能性」を持つこと、第二の条カで設立されたユーチューブ（YouTube）に代表さ件はその個人自身がその公共財から「自己の消費にれるオンラインによる動画共有サイトの出現によよる直接便益」を受ける人間であることである。典り、日本でも個人レベルで可能となった。共有サイ型的な例は、防災、防犯そして公衆衛生である。従トの動画は、経済学の分類に従えば、非競合性と非来のテレビ放送という公共財生産においては、第一排除性を有する公共財である。普通の財（私的財）の条件が満たされていなかったため、自発的供給のであれば、誰か一人が消費すれば他の人間はその財分析対象からははずれていた。動画共有サイトでは、を消費できないが、非競合性を持つ共有サイトの動

その条件が満たされる。そして、第二の条件は明ら画は万人にとって（過度の混雑時を除けば）無尽蔵

かに満たされるが、動画共有サイトでは伝統的モデの消費機会がある。また、有料会員制ではないユー

ルにない第三の条件が満たされているケースがあチューブのような非排除性を持つ共有サイトは、特ることが重要と思われる。それはその個人自身がそ定の個人を消費機会から遮断することは不可能での公共財から「他者の消費による間接便益」を受けある。これらの共有サイトが消費者使用料無料で運る人間であること、言い換えれば、他人が消費し満営できるのは、民放テレビ局と同じく、ひとえに広足してくれることに自身も満足を感じる「利他性

告収入の存在に依る。

（altruism）」を有する経済人であることである。

広告収入は動画をアップロードする個人にとっ典型的な例は、チャリティーやボランティアに尽力ても大きなインセンティブである。自身の満足や所する人々であり、寄付金や労働で貢献する自分自身

属組織への貢献だけが純粋の動機でなく、この広告は最終生産物となる公共サービスを原則全く消費収入を主目的とするユーチューブ投稿者はユーチしない。モデルの構造に忠実に即して言えば、完全ューバーと呼ばれる。この広告収入の額であるが、な利他性を有する個人とは公共財を自身は消費せ「世界で最も稼ぐユーチューバー」ランキングによず、「公共財を消費する他人の満足」を消費する人

ると、アメリカの 2011 年生まれの幼児の動画チャ間である。古典的な経済モデルにおいては、この第ンネルが 2018 年と 2019 年、それぞれ 1 年間で 2200

三の条件が満たされない個人を経済人の基本とす万ドルと 2600 万ドルの広告収入を得て 2 年連続世る。利他性が存在しない人間であっても、公共財の界第 1 位と報じている 1)。この高額収入の発生理由

自発的供給を行うインセンティブ（incentive）がも動画が公共財、特に国際公共財であることによる。

あることを強調することがその主たる理由である。

「経済のグローバル化」が言われ続けて久しいが、しかし、実際の社会において、利他性が公共財の自実物取引を伴わず映画にかかるほどの製作費を必発的供給のインセンティブとなっている場合は大要としない動画という商品にこれだけの価値が付変多い。

くことは、「経済のグローバル化」が生み出した予以上のことを踏まえれば、広告収入を第一の目的

想外の現象の顕著な事例と言えるであろう。

としない個人の動画投稿の動機は「自己の消費によ

もちろん動画配信は収入目的だけでなされるのる直接便益」に重きが置かれるものと「他者の消費ではない。自身が所有する動画の再生回数に関心のによる間接便益」に重きが置かれるものに分けるこある投稿者、自分自身もしくは所属する組織の情報とができる。

を発信し共有することを目的とする投稿者も多い。

公共財の「自己の消費による直接便益」は、正確

つまり、共有サイトが「地主」、投稿者が「農民」には強い外部性を有する生産技術を自身が利用しになぞらえられる互恵的な関係が成立しているとて自身の満足を高める公共財を生産し自身で消費言える。この場合、一般人の共有サイトへの投稿動することが第一で、同じサービスが公共財という性

画がテレビ局に使用されることもあり、特にニュー質上他者に供給されることは付随的な事象と言えス映像に有用である。 これらは伝統的な経済学によう。例に挙げた防災、防犯そして公衆衛生も、防48

第 1 章 第 4 次産業革命時代における 日本のテレビ局の役割

火装置や防犯カメラを設置したり、家屋のスズメバ

災の映像は豊富である。発生の瞬間から時々刻々とチの巣を撤去したり、定期的にゴミを捨ててごみ屋

被害が甚大になり破壊されていく建造物の様子が、敷になるのを防いだりすることは、周囲の他者へのそれに直面する人間の表情と共に、数多くの映像で配慮もあるが、専ら自己の生活水準を直接高めるた

残されている。特に全国放送のテレビ局はヘリコプめに行われている行動である。動画投稿においても、ターから上空から見た津波の映像をリアルタイム

投稿者（一般人、政治家、実業家、演奏家、芸能人、で送り続け、地方のテレビ局は海沿いと市街地の映文化人など）自身の語り、旅行、飲食、歌唱、演奏、像を中継し続け、それらに加えて一般市民が住宅地

ダンスなどが収録された動画が投稿される目的は、や家庭の映像を共有サイトに次々と投稿し続ける共有サイトの視聴者の満足を高めて「他者の消費にという 3 通りの情報発信の記録は現在でもユーチ

よる間接便益」を享受することではないケースも多ューブで確認できる。歴史的記録としても今後さまい。自身で作成した動画を私的財として自身のパソ

ざまな方面から防災を考える必要性からもこれらコンで見るのではなく、その動画を共有サイトにアの映像アーカイブとしての価値は大変高いと言えップロードすることで公共財に転形し、同じ動画をよう。

不特定多数の他人と「シェアする」ことを目的とす

さらに一般市民が撮影した動画でニュース映像

る。つまり広告収入を目的とせずに自身の動画を私として集中的に使用されたものとして、2016 年 11

的財から公共財に転形する動機は、他人の利益・不月 8 日の博多駅前道路陥没事故の映像がある。この利益とは関係なく単に「他人に知られたい」という事故は福岡市地下鉄七隈線のトンネル延伸工事中

自身の願望の一点に尽き、私的財の「自己の消費にに発生した。発生時刻が早朝 5 時前であり坑内で異よる直接便益」と公共財のそれと決定的に異なる。

常出水が確認されたため、周囲の道路はすぐに封鎖

それに対して「他者の消費による間接便益」に重され 5 時 10 分には封鎖が完了した。その後、道路きが置かれるケースは、自己の利益・不利益とは関の陥没が連続的に発生し、最終的には縦横約 30 メ

係なく単に「他人に知らせたい」という自身の願望

ートル、深さ約 15 メートルの巨大な穴となる。撮が根底にある。「自己の消費による直接便益」との影が比較的容易であったと思われるのは早朝のわ

明確な違いは、「他人に知らせたい」と「他人に知ずかな時間であったため発生直後のテレビ局によられたい」に表れている投稿者の「匿名性る中継は行われず、それ以降の様子がテレビ局のヘ（anonymity）」の有無である。共有サイトへの投稿

リコプターにより上空からの映像で全国に放送さ動画は、テレビで放送される動画に比べると、匿名れたが、既に巨大な穴ができた後であった。
つまり、性を保つことが容易である。この点に関しては悪い

ここまでは 1995 年の阪神淡路大震災とよく似てい面もあるが、単に「他人に知らせたい」という純粋る。しかし、夕方の全国放送のニュースでは、まずな動機を持つ人々の投稿は、社会的な有益性が極め歩道に近い道路の両側にできた 2 つの穴が少しずて高い公共財の自発的供給となる。

つ大きくなっていく様子を地上から撮った映像が1995 年 1 月 17 日 5 時 46 分に発生した阪神淡路放映された。そしてその 2 つの穴が地下鉄工事でで大震災に関して現存する映像記録（少なくとも一般

きた地下の空洞でつながっている様子、およびその人がアクセス可能なもの）は比較的限られている。

上にかろうじて架かった橋のような道路が崩落す

発生直後の映像で引用されるものは、NHK 神戸放送る様子を近くの高層ビルの窓から地上を見下ろし

局のスキップバックレコーダーが揺れを感知し自て撮った映像が流された。撮影者はいずれも一般市

動的に録画した局内の映像と、関西のテレビ局で唯民であった。

一生放送中であった朝日放送の「おはよう天気です」

このように動画共有サイトは、その公共性の大きの映像の二つである。地震の発生が早朝であったこ

さとスポンサーによる広告料の支払いにより、多種とと当時の一般市民の動画記録はほとんどホーム

多様かつ大量の動画が公共財として自発的に供給

ビデオで行われていたことを考え合わせると、このされ、一般市民による無尽蔵に近い需要に答え続け二つの映像は極めて貴重だと言えよう。実際、現状ている。そして、「地主」にあたる動画共有サービの映像が生放送で流されたのは、8 時過ぎでヘリコ

ス会社、「農民」にあたる投稿者、そして「消費者」

プターによる上空からの撮影であった。それに対し、にあたる視聴者はすべて豊かになった。これらは疑2011 年 3 月 11 日 14 時 46 分に発生した東日本大震

いようのない第 4 次産業革命の成果である。しか49

第 2 部 第 4 次産業革命にともなう社会の変化

し、技術と市場の進化に対し制度設計は当然のこと

サイトの動画を閲覧しようとは思わないし、動画にながら遅れてしまう。動画共有サイトの繁栄の中で広告もつかないはずである。したがって、良質な動もさまざまな問題が生じ始めた。

画が数多く投稿されているという評判のあるサイ
トに、コストをかけずに作成した粗悪な動画をサム

2．動画共有サイトとテレビの根本的な違い

ネイルのみ工夫し一見良質に見せて投稿すれば、少動画共有サイトの出現により、必ずしもデジタル

なくとも自分自身は得をする。しかし、そのような社会、ひいては一般社会にとって、望ましくない現

意図の投稿を他人も行い粗悪な投稿が増えれば、全象も起こっている。テレビ局が放送した動画の違法体の動画の質が低下する。この現象は量でなく質がコピー、他の投稿者が制作した動画の二次使用、そ低下する「共有地の悲劇」と言えよう。このようなしてフェイクニュースの投稿により広告収入を得事態がさらに進むと、価値の高い動画を持っていたている投稿者も存在する。 ユーチューブにおいてり新しい動画を真面目に作成したりする投稿者はも、同じ検索語句で多数の同一動画が見つかること

より高い登録料を払うことになっても別の動画共から、 テレビ局が放送した動画と他の投稿者が制有サイトに投稿先を変更するであろう。つまり「悪作した動画（特に前者）の存在が確認できる。ユー貨が良貨を駆逐する」というグレシャムの法則が成チューブの場合、テレビ局が放送した動画について立することになる。

は、当該のテレビ番組の著作権の管理者からユーチ

現状を見て思うに、2005 年に事業を開始したユューブに違法投稿が通報された場合動画は削除さーチューブも、その繁栄の光の部分だけでなく影のれることになっているが、数日後同じ動画が投稿さ部分まで目を配った制度設計までは思い至らなかれることがある。 また、写真上に文字が流れるだったというよりは、予想を超える急成長のため制度けの粗悪な動画も多数あるが、サムネイルを見ると設計を考える余裕すらなかったというのが実情で一見普通の動画のように見えることから、これらがあろう。ただそれでも、粗悪な動画が投稿される中広告収入目的で投稿されたことは容易に推測されにあっても、世界中から随時良質の動画が自発的にる。1957 年に評論家の大宅壮一は、当時の日本は投稿されるため、ユーチューブは毎日 24 時間休ま

テレビにより「『一億白痴化運動』が展開されていず動き世界中に玉石混淆の動画を併せて配信して2)ると言って好い」 と述べたが、ユーチューブの粗いるのである。

悪な動画にはほとんど意味をなさないものもある

そこで問われるのが、テレビの役割である。今日

こと、そしてその類の動画の数が膨大であることか

本では、1954 年「力道山・木村政彦対シャープ兄弟

ら、1957 年に大宅氏に批判されたテレビ番組とはプロレス実況」、1959 年「皇太子ご成婚」、1964 年質の面でも量の面でも今の文化環境に与えている「東京オリンピック」などの記念碑的番組の放送を悪影響は比較にならない程大きいものである。

経て、映画会社から情報発信と娯楽提供の主導権をこのような問題が生じる理由は、動画共有サイト

譲り受け 50 年以上守り続けたテレビ局が、その地

が「公共財の自発的供給」の場であることと、投稿位を動画共有サービス会社に脅かされている。現在者の視聴者への「匿名性」が保証されていることにのテレビ局は半世紀前映画会社が直面した問題「テよる。つまり、動画共有サービスがビジネスとしてレビにしかできないことは何か」を明らかにし、動また生活の質の向上手段として成功した主要因が画共有サービスに対して徹底した製品差別戦略を「諸刃の剣」となっている。じっさい伝統的な経済

立て、守るべきものは守り、新しいものは試行と修学において公共財の生産と消費に関しては、パレー正を繰り返しながら模索する段階にあると言える。

ト最適性の達成を妨げるさまざまな現象が「市場の失敗」や「囚人のジレンマ」の事例として指摘され

3．テレビにしかできないことており、この広告収入目的の投稿者によって発生しでは、日本のテレビ局が製品差別を図るにあたり、た無秩序は「囚人のジレンマ」の特殊ケースである

守るべき財産とこれから新たに開拓すべき課題を「共有地の悲劇（the tragedy of the commons）」

考えていこう。まず、動画共有サービスへの投稿者に「グレシャムの法則（Gresham’s law）
」が適用には誰でもなれるため、ほとんどが動画の制作に関可能な状況となる。つまり、すべての投稿者が粗悪するトレーニングを受けていない一般市民であり、な動画を投稿する動画共有サイトならば、誰もその動画の制作を職業としている者でも比較的長時間50

第 1 章 第 4 次産業革命時代における 日本のテレビ局の役割（30 分以上）の動画を制作し一般公開した経験がの 1 兆 8612 億円（同 2.7％減）を初めて抜いた 3)。

ある者の数は限られていると予想される。それに対この現象は近年大きな百貨店の閉店が相次ぐ中、シ

し、テレビ局は入社が大都市局・地方局とも難関でョッピングモールでの専門店の数が急増しているあり、適材と判定された者だけが番組の制作に関わ現象を連想させる。つまり、長い歴史と輝かしい実ることを許される。テレビ局には法的規制、技術、績を有し高い知名度を持つ巨大な組織が、それらの表現、倫理、予算、そしてスポンサーや他局への配長所を併せ持たない個人の膨大な数の出現によっ慮などさまざまな制約が課せられているが、テレビて、その地位を脅かされている。テレビ局がいくら

局はそのもとで 1 年 365 日ほぼ 24 時間番組表を埋

優秀な人材を見出し採用しても、番組を制作する機

めつくせる数の番組を放送している。それを支える会がなければ宝の持ち腐れとなり、さらには他社他

テレビ番組のプロデューサーの仕事力とはどのよ

職への人材流出を招きかねない。これらの人材をつうなものなのだろうか。

なぎとめるためにもテレビ局には強いミッション

そもそもテレビ放送には参入規制がある。開局しが必要である。

て放送を開始するには、厳密な審査を通過し総務大この状況を踏まえ、個人がオンラインで動画を発

臣から免許を交付されなければならない。そして、信できる現在と将来においてテレビ局が果たす役

番組の制作にあたっては、通常の場合、プロデュー

割は以下の 4 つではないかと思われる。

サーが企画と人事および予算に関する統括を行い、

1． 局外から提供された動画を視聴者に代わり検現場ではディレクター、AD（アシスタントディレク

索・選別・編集すること

ター）その他数多くのスタッフによる分業が不可欠

2． 地域にとって重要な情報を正確かつ迅速に伝である。一般の番組には台本が存在し、専門の作家

えることが作成する。生放送であっても録画であっても、カ3． 自社が所有する映像を分類整理すること

メラマンと音声の技術は番組の質を大きく左右す

4． 巨大な資本と情報網がなければ作れない番組

る。情報の正確さと表現の適切さは常に要求され、を制作すること

それに少しでも反する放送をした場合は直ちに訂正し謝罪しなければならない。さらに、そのような

第 1 番目の「局外から提供された動画を視聴者に失敗がかなり大きなものであったりした場合、いく代わり検索・選別・編集すること」は、一言で言うら大きな失敗がなくてもある程度の視聴率が取れと「テレビ局は目利きになろう」ということである。

なかったりした場合、そして番組にスポンサーがつ

動画共有サイトは膨大な数の動画が原則検閲も受かなくなった場合、その番組は打ち切られる。打ち

けず分類もされずにアップロードされており、閲覧

切られれば、スタッフは全員失職する。よってプロ者は検索語句とサムネイルだけを手がかりに動画

デューサーは社会が求める番組を制作することにを選ぶ。良し悪しは一般の閲覧者の「評価ボタン」

対し強烈なインセンティブを持つことになる。

とコメントだけが頼りである。政治家が語る動画を以上の事から、テレビ局のプロデューサーの仕事

支持者のみによる高評価と誉め言葉のコメントで

力とは、統括する集団の組織力まで考え合わせると、固めることも可能である。このように共有サイトの

一般の動画共有サイトへの投稿者の仕事力とは比動画のありうる選別は、一般人の評価の集計だけで較にならない程総合的でかつ細部に目が行き届くあり、良い面もあれば悪い面もある。日本の漫画のものでなければならない。長年続いている番組に関質の高さが世界基準でも認められるのは、週刊誌でしては、歴代のプロデューサーの仕事力がいかに傑あっても月刊誌であっても厳しい「目利き」の編集出したものかが推し量られる。テレビ番組のプロデ者のお墨付きがあって連載が続いた作品だからでューサーに就く人材の発掘と育成のノウハウは日ある。また現在世界は共有サイトをはじめ、アマチ

本のテレビ局が守るべき伝統であろう。

ュア、プロが撮った動画が溢れかえっており、情報

しかしながら、テレビを通じての企業によるわが的価値のあるものないもの商品価値のあるものな

国の広告費は 2016 年をピークに減少に転じた。そいものさまざまである。テレビ局は自局の番組を制の結果、今年 3 月 11 日に電通が発表した「2019 年

作するだけでなく、これらの動画の中から放送すべ

日本の広告費」によると、インターネット広告費がきものを選び出す「目利き」の編集者の役割が期待

2 兆 1048 億円（前年比 19.7％増）とテレビ広告費される。つまり、実物の販売で言えば、生産者では

51

第 2 部 第 4 次産業革命にともなう社会の変化

なく「仲介」あるいは「小売」に相当し、消費者へ

新しい撮影による番組の制作への助長へもつながの販売目的で良質の製品を買い付けるのである。こる。このような番組作成は、よほど数多くの動画をの仕事は、専門的知識がない素人にはできない。

収集していない限り、個人レベルではほぼ不可能に

第 2 番目の「地域にとって重要な情報を正確かつ近い。

迅速に伝えること」は、一言で言うと「テレビ局は

NHK は近年昔の映像を使った番組を定期的に放半鐘になろう」ということである。1995 年 1 月 17

送したり、インターネットで配信したり、各地の日の阪神淡路大震災以来、地震、集中豪雨、台風、NHK 放送局で一部の昔の番組を無料で視聴できる

そして感染症と自然が原因の災害がほぼ毎年日本

サービスを行ったりしている。これらの仕事は、開のどこかで起きている。一般市民にとって、これら局して半世紀以上の歴史と実績のある放送局でなの災害の情報で最重要なことは身の危険がどこまければできないものであるが、NHK が体系的にマスで差し迫っているかであり、これこそ自身が住む地

ターテープを残し始めたのが 1981 年であることか域の情報に他ならない。地方のテレビ局のアナウン

ら、それ以前の映像記録の提供を民間に呼びかけてサーが大雨や強風の中で最新の状況をレポートすいる 4)。放送局にマスターテープが現存していない

る姿は決してめずらしいものではない。2011 年 3

映像で、ビデオを所有していた個人が録画したテー

月 11 日の東日本大震災で、テレビで上空からヘリ

プや、テレビ画面を 8 ミリカメラで撮影したフィルコプターで撮影した津波の映像を目にして避難し

ム等の掘出し物が民間には数多く存在することが生き延びた市民がどれくらいいただろうか。毎年のわかってきたことによる。判明のきっかけが動画共ように来る台風に際して「海、川、用水路に近づか有サービスの出現であったことは想像に難くない。

ないでください」というアナウンサーの声を聞き、会社の参入が消費者のみならず、競争相手の会社に外出を思いとどまった人々も全国に相当数いるで新しい活路をもたらした好例と言えるであろう。

あろう。しかし、われわれは自宅でテレビ局が撮影

第 4 番目の「巨大な資本と情報網がなければ作れ

した荒れ狂う海や増水した川の映像を見ることがない番組を制作すること」は、一言で言うと「テレできる。素人ならば危険で撮影できない映像を、テ

ビ局は未来のアーカイブとなる良質の映像を残そ

レビ局のプロは高性能の機材と、自身の知識と経験う」ということである。近年の日々の報道番組は、に基づいた卓越した技術をもってすれば、命を落と

最新のニュースのみの番組を除き、「つかみ」の映さない距離まで近づいて撮影することが可能だか

像は現場での取材・中継によるもので、あとは MCらである。

（Master of Ceremonies）と呼ばれることが多い司

第 3 番目の「自社が所有する映像を分類整理する

会者が、複数のコメンテイターとかけあいながら報こと」は、一言で言うと「テレビ局はデータベース

道内容に関する話題を準備していた流れで伝えるになろう」ということである。テレビ局には、21 世のが近年のスタイルである。取材・中継にかかる経紀から始まった動画共有サービスにはない放送ア

費は削減されるが、ひとつ進行を間違えると MC とーカイブの長年の蓄積という圧倒的なアドバンテ

コメンテイターの主観が入り過ぎてしまい、元来のージがある。近年は、ある一つのテーマに関する番

趣旨とは異なってしまう。それよりも、多少なりと組を作るときは NHK も民放も協力し、昔の映像を互

も時間をかけた現場の取材と映像の編集を中心にいに融通し合って制作した番組が目立つ。特に近年伝える「特集」のスタイルの方がアーカイブとして昭和の時代に活躍した有名人の訃報が頻繁に報じ残すには適していると言えよう。

られるが、その人物の足跡を振り返る番組ではこのアーカイブのあるべき姿をスポーツ番組に見るような協力体制が不可欠である。また、一つのテーこともできる。昭和のプロ野球の名勝負として、NHK

マに従って、昔の流行歌を特集する番組は、間違いと民放の両方で何回も取り上げられている 1979 年

なく一定の視聴率を取れる「鉄板番組」と言われて11 月 4 日日本シリーズ広島対近鉄の第 7 戦 9 回裏いる。テレビ局の広告費収入が低下してきている近（NHK 制作．
「江夏の 21 球」と呼ばれる）と 1988 年

年においては、番組制作費の削減が不可避である。

10 月 19 日ロッテ対近鉄ダブルヘッダー（朝日放送

その中でアーカイブは、既存の映像の編集による番

制作．
「10.19」と呼ばれる）を特集した番組を見る

組の制作を可能にする貴重な資源であり、編集によとよい。当日のアナウンサーとゲストの実況と解説、る番組で高視聴率を取ることは広告収入を増やし、そして後日取材した現場の選手と関係者へのイン

52

第 1 章 第 4 次産業革命時代における 日本のテレビ局の役割

タビューにナレーションが入る。アーカイブとしては北海道から南は九州・沖縄に及ぶ強力なビジネ

はこれで必要十分である。また報道には、前触れな

ス・アライアンスである。日本の政治・経済・社会

く突然始まり、国民がテレビの前に釘付けになるもの貴重な文化的生産物となるような映像アーカイのがある。災害関係の速報しかり。それ以外でも、ブを作る力を有する組織は、NHK とこれらテレビ局

1970 年代の三島由紀夫事件、あさま山荘事件、三の 5 大系列以外存在しない。

菱銀行北畠支店人質事件など、当初予定されていた

このゆるぎない地位と役割を、急成長の動画共有

当日の番組編成が変更されて全国放送された。そしサービス会社に譲らず守り通すことが、これらの組て、昭和の激動の時代を振り返るテレビ番組では、

織のミッションであろう。そのためにテレビ局が系

当時の映像が頻繁に使われる。実は「10.19」のロ列内で協力して普遍的に良質と評価されるようなッテ対近鉄ダブルヘッダーも、制作した朝日放送

番組を制作し、系列間で競争が行われることでさら（大阪）、同時放送した東日本放送（宮城）と九州に良質の番組が生まれれば視聴者は必ず増える。日朝日放送（福岡）以外当日の番組表になかったが、本の視聴者の目は肥えている。そして視聴者が増え

テレビ朝日の上層部の判断で急遽全国放送となり、れば広告費もインターネットからテレビに移って放送予定の番組だけでなくコマーシャルまで割愛くるという考えは楽観的かも知れないが、実現可能5)された 。（1972 年 2 月 28 日あさま山荘事件最終性は十分あると認識する。企業にとって全国放送の日においても、TBS とフジテレビはすべてのコマー

人気番組のスポンサーになることは社会に対する6）

シャルを割愛した 。）

企業イメージの向上につながるからだ。じっさい

これら突然の全国放送が可能となったのは、日本

2018 年 3 月末で東芝が降りた人気アニメ番組「サ独特のテレビ局の系列による。日本には、テレビ朝ザエさん」のスポンサーには 10 社近くが名乗りを日・朝日放送系、TBS・毎日放送系、日本テレビ・上げ、アマゾンジャパン（インターネット通販）、

よみうりテレビ系、フジテレビ・カンテレ系、そし西松屋チェーン（ベビー用品）、そして大和ハウスてテレビ東京・テレビ大阪系という民間放送の 5 大（住宅メーカー）という錚々たる大企業が選ばれた。

系列が存在する。これらはそれぞれ朝日、毎日、読売、産経、日経という全国紙の新聞社を軸とするニ

4．おわりにュースネットワークである。これらの系列局ではニ新聞社を軸とする日本全国のテレビ局の 5 大系

ュースだけでなく、もっぱら東京の「キー局」と呼列化は、田中角栄が郵政大臣（現在の総務大臣）でばれる局が制作した番組を系列局で日々相当数共あった時代（1957 年 7 月から 1958 年 6 月まで）か有するため、日本では本質的に 5 つの全国規模のテら構想にあった制度設計であり、彼の総理大臣辞職

レビ局が存在する構造となっている。
「10.19」の場

後の 1975 年 4 月 1 日に完成した 7)。動画共有サー

合は、全国のテレビ朝日・朝日放送系のテレビ局がビス会社と競争するにあたり、テレビ局は系列の協試合を同時放送した。これらの系列は、いずれも新力が不可避となれば、令和の時代まで田中角栄の影聞社を後ろ盾とした巨大な資本と情報網を有し、北響は続くことになると記して本稿を結ぶ。

[註]1) Natalie Robehmed and Madeline Berg (2018) “Highest-Paid YouTube Stars 2018: Markiplier, Jake Paul,
PewDiePie and More,” Forbes, Daily Cover, December 3, 2018; Madeline Berg (2019) “Highest-Paid
YouTube Stars 2019: The Kids are Killing it,” Forbes, Daily Cover, December 18, 2019.
2) 大宅壮一（1957）「言いたい放題」『週刊東京』1957 年 2 月 2 日号．のちに「総」がつき「一億総白痴化」という流行語ができた．
3) 株式会社電通「2019 年 日本の広告費」ニュースリリース 2020 年 3 月 11 日
https://www.dentsu.co.jp/news/release/2020/0311-010027.html
4) NHK アーカイブス https://www.nhk.or.jp/archives/
NHK 番組発掘プロジェクト通信 https://www.nhk.or.jp/archives/hakkutsu/
5) 1988 年 12 月 30 日放送「ニュースステーション」での久米宏氏（MC）の解説より．
6) Wikipedia「あさま山荘事件」
7) 保阪正康（2010）『田中角栄の昭和』朝日新書

53

第 2 部 第 4 次産業革命にともなう社会の変化

54

[第 2 部] 第 2 章

コンピュータ創作物の著作権法上の扱い
宮脇正晴 iii【要約】
本稿では、現在の著作権法上の「著作物」や「著作者」などの基本的な概念について紹介したうえで、創作過程にコンピュータの使用が介在するような作品についての立法に関し、これまでにどのような議論が行われてきたのかを紹介し、若干の検討を加える。
人間の創作的な関与が無いコンピュータ創作物（AI 生成物）については、現在の日本の著作権法上は保護されない。将来的に保護するために法改正をすべきかについて議論がされているが、AI 生成物を保護することは現行の著作権法の背後にある考え方と整合しないと考えられる。AI 生成物を自己の著作物であると僭称する行為について最低限の対処をすれば足りると思われる。

iii

立命館大学大学院法学研究科教授

55

第 2 部 第 4 次産業革命にともなう社会の変化

1．はじめにには、何らかの個性が現れていることであると理解

今日において、人工知能（AI）が小説や絵画等のされており、同一のアイデアに基づくのであれば誰作品を作成したというニュースは珍しくなくなっがやっても同様とならざるを得ないような表現や、てきており、将来的には AI によって作成された作

ありふれた表現については創作性が否定され、逆に、品というのは、社会に多く出回ることになるのかも

これらに当てはまらないような表現であれば、創作しれない。AI が絵画や音楽や詩などの芸術作品、性は肯定される。近時においては、創作性を表現のそれもその出力結果が開発者にも予測できないよ「選択の幅」が充分に残されていることであること

うなもの、を作成した場合、そのような作品は著作と理解する立場（選択の幅論）が有力となっている権で保護されるのであろうか。保護されないとして、が、具体的な判断基準は伝統的理解と同じであるの

将来的に保護されるようにすべきなのであろうか。

で、伝統的理解に基づくか、近時の有力説（選択のこの論点自体は以下で詳しく述べるように 70 年

幅論）に基づくかで結論に差が生ずることは無いと代から議論されてきているものであるが、いまだにいってよい。

結論の出ていない問題である。以下では、現在の著

このように、一般に著作物性が認められるための作権法上の「著作物」や「著作者」などの基本的なハードルは高くなく、幼稚園児の描いた絵でも著作概念について紹介したうえで、創作過程にコンピュ

物性は認められる。ただし、それはあくまでもそれータの使用が介在するような作品（以下これを「コを生身の人間が創作した場合である。上記の「思想ンピュータ創作物」といい、このうち今日特に問題又は感情」は生身の人間の「思想又は感情」であるになっている AI が生成した作品を「AI 生成物」ととされており、したがって、具体的な表現の作成過いう）についての立法についてこれまでにどのよう程に生身の人間が関与していないのであれば、人間な議論が行われてきたのかを紹介し、若干の検討をの「思想又は感情」が表現されたものといえないの加えることとしたい。

で、著作物とはならないことになる。

2．著作権と著作者についての基本

2-2．著作者と創作者主義

2-1．著作物性

著作者は、著作権（著作財産権）および著作者人

著作権の対象となるためには、著作物であること

格権を有する（著作権法 17 条）。このうち、著作権が必要である。著作権法上の著作物とは、「思想又については譲渡可能であるので（61 条 1 項）、著作

は感情を創作的に表現したものであつて、文芸、学者以外に帰属することはありうるが、著作物が創作

術、美術又は音楽の範囲に属するもの」である（著された時に（51 条 1 項）最初に著作権を取得する

作権法 2 条 1 項 1 号）
。ここでいう「思想又は感情」のは、原則として著作者であり、このことは「創作とは、学術的・芸術的に優れたものであることは必者主義」と呼ばれている。念のため、この「著作者」

要なく、何らかの思想・感情といえるものであれば概念についても説明しておきたい。

よいとされている。そのようなものが客観的に人の著作権法上、「著作者」は、「著作物を創作する者

五感で感知できるような状態で表わされていれば、をいう」と定義されている（2 条 1 項 2 号）
。前述

「表現」といえる。また、「文芸、学術、美術又はの通り、著作物であるためには、創作的な表現であ

音楽の範囲に属するもの」という要件については、ることを要する（2 条 1 項 1 号）
。著作権は、その「文芸」や「美術」など、これら一つ一つのカテゴ著作物にかかる権利であり、著作権の効力は創作的リについて検討する必要は通常はなく、要するに文表現でない部分には及ばないと解されている。すな化の領域に属する表現といえればこの要件は充足

わち、既存の著作物に依拠して創作されたものが、されるとされている。
そうすると残るのは「創作的」既存の著作物と共通する部分があるとしても、そのであることという要件である。多くの場合、ある作部分が創作的表現ではなく、事実やアイデアに過ぎ品が著作物であるか否かは、その作品が、この要件ないのであれば、著作権侵害とはならない。逆に、（創作性要件）を充足するものであるか否かにかか

創作的表現の本質的部分が維持されているのであっているということとなる。

れば、既存の著作物と異なった点があったとしても、創作性要件を充足するためには、高度な独創性や著作権侵害となる（オリジナルに無い創作的表現が芸術性等は不要である。創作性については、伝統的付加されている場合は、翻案物の創作と評価されう

56

第 2 章 コンピュータ創作物の著作権法上の扱い

るが、だからといって著作権侵害を免れるわけではようなものも今日では多く含まれているであろうない）。このように、創作性は、著作物性および著が、人間の創作的な関与が無い場合には人間の「思作権の効力範囲を決する重要な概念であることか

想又は感情」が表現されたものとはいえないので、らすると、「著作物を創作する者」とはすなわち、著作物にはならない。創作的な行為をしていない者

著作物の創作的な表現をなした者であると解するが著作者になる現行制度上の唯一の例外は職務著のがもっとも自然であろう。

作制度のみであり、機械が人間に代わって創作行為

著作物の完成自体には貢献する行為であっても、をした場合については全く想定されていない。

そのような貢献が著作物の創作的表現とは直接関係を有していないのであれば、そのような行為は創

3．コンピュータ創作物の保護に関する立法をめぐ作行為とはいえない。具体的には、創作に当たってる議論の設備、資金、機会の提供や、単なるアイデアの提以上のように、日本の現行著作権法上は、人間が供にとどまる場合については、それ自体は創作行為

創作的に関与していない AI 生成物は著作権法上保とはならない。

護されない。では、このような作品は将来的に保護

創作行為をなしていない者が著作者になる唯一されるべきなのであろうか。コンピュータ創作物にの例外は、次に述べる職務著作の場合である。

関する議論は、70 年代から日本を含む各国でなされてきているので、以下ではそれを簡単に紹介する。

2-3．職務著作
既に述べたとおり、著作権法上の著作者とは、創3-1．米国作的表現をなした者である。創作行為は自然人のみ

コンピュータ創作物の著作権法上の保護についがなしうる事実行為であるが、一定の要件を満たしての議論は古くからある。例えば米国では、1975 年

た場合に法人等の団体が著作者になることを著作に設置された「新技術による著作物の利用に関する権法は認めている（15 条）。著作権法が、著作者を

国家委員会」(The National Commission on New「著作物を創作する者」と定義しておきながら、他

Technological Uses of Copyrighted Works： CONTU）

方で創作行為をなしえない法人が著作者となりう

において、コンピュータを用いて作成された作品のることを認めていることの説明については諸説あ扱いについても検討された。

りうるが、ここでは、同法は、創作行為をなした自1978 年に公表された CONTU の報告書においては、

然人が著作者であることを原則としつつも、一定の当時のコンピュータ創作物の例として、アニメの作場合に法人を創作者と擬制し、これを著作者とする画の補助、コンピュータ作曲や楽器の音色のシミュものである、と説明しておこう。

レーションなどが検討されていた。同報告書は結論

その職務著作の成立要件であるが、プログラム以として、コンピュータはカメラやタイプライターと外の著作物については、同様の道具にすぎず、それ自体は著作者になりえな(i)法人その他使用者（「法人等」）の発意に基づき、

いと述べている。当時の技術を前提とすると、当然(ii)その法人等の業務に従事する者が職務上作成の帰結であろう。米国は今日まで、著作権法にコンする著作物で、ピュータ創作物に関する規定を置いていない。

(iii)その法人等が自己の著作の名義の下に公表する場合であって、

3-2．イギリス(iv)その作成の時における契約、勤務規則その他に

イギリスは 1988 年の著作権法改正によりコンピ別段の定めがないこと、

ュータ生成物（computer-generated works）に関すが必要である(15 条 1 項)。プログラムの著作物のる規定を創設し、人間の著作者がいないコンピュー

場合は、上記のうち、(iii)の公表名義の要件につタ生成物について、生成後 50 年間著作権の保護をいては不要である（同 2 項）。

認めている。すなわち、イギリス著作権法 178 条は「コンピュータ生成」とは、著作物の人間の著作者

2-4．コンピュータ創作物の現行制度上の扱いが存在しない状況において著作物がコンピュータ

以上からすると、コンピュータ創作物の中には、により生成されることをいう」との定義規定を置い（人間が作成したのであれば）創作的表現といえるており、同法 9 条（3）により、「コンピュータによ57

第 2 部 第 4 次産業革命にともなう社会の変化

り生成される著作物の著作者は、著作物の創作に必いて争われている判例はいまだに登場していない要な手筈を整える者（the person by whom the

ようである。

arrangements necessary for the creation of thework are undertaken）であるとみなされる」（アイ

3-3．日本

ルランド著作権法やニュージーランド著作権法な

日本でも、70 年代からコンピュータ創作物の著

どにも、同様の規定がある）。

作権法上の保護についての検討がなされている。す

この規定の適用が問題となったイギリスの判例

なわち、1972 年に設置された著作権審議会第 2 委として、Nova Productions Ltd. v. Mazooma Games

員会（コンピュータ関係）においてこの問題が議論

1)

Ltd. がある。この事件は、ビリヤードを題材にしされ、1973 年に報告書 2)が公表されている。米国にたビデオゲームの類似性が争われたものであり、ユおける検討と同様、この時代のコンピュータは単な

ーザーの操作に応じて都度生成される画面表示（下る「道具」の域を出ていないため、「コンピユータ図）の著作者が誰なのかが問題となった。判決は、

ー創作物の著作者は、その思想感情をコンピユータ

当該画面表示がプログラマーの著作物または（英国ー創作物に独自の表現として具体化した者」である

著作権法 9 条（3）にいう）コンピュータによる著と結論されている。

作物であると認定している。しかしながら、この事

80 年代になり、著作権審議会第 9 小委員会（コ件においては結局のところ同様のゲームを作ろう

ンピュータ創作物関係）が設置され、もっぱらコンと思うと同様の表現とならざるを得ないところがピュータ創作物についての検討がなされている。し一致しているに過ぎず、著作権法上保護されるべきかし、この時代のコンピュータもまだ道具の域を出部分（創作性のある部分）が類似していなかったたていないため、コンピュータが創作的表現をするとめ、著作権侵害は否定されている。

いう事態は想定されておらず、1993 年に公表された報告書 3)においては、「コンピュータ創作物に著
作物性が認められる場合、その著作者は具体的な結果物の作成に創作的に寄与した者と考えられるが、通常の場合、それは、コンピュータ・システムの使用者であると考えられる」との結論となっている。
同報告書は、「少なくとも現時点においては、各分野で利用されているほとんどのコンピュータ創作
物について、人間の何らかの創作的寄与と評価できる行為が認められること、国際的にも人間の著作者が存在しないコンピュータ創作物についての規定を設けているのはイギリスのみであり、他に検討の動きもあまり見られないことなどから、今後の技術や立法に関する国際的・国内的動向を見ながらなお
慎重な検討を行うことが適当と考える」として、コンピュータ創作物について何らかの立法を行うことは見送られている。

つまり、著作者が誰かにかかわらず著作権侵害がさらにその後、AI が人間と同等以上の創作物を否定される事件であり、コンピュータ生成物である（人間の創作的関与なしに）作成する時代が到来すかどうかが結論に影響を与えていないため、この判ることが予見されるようになってきた 2015 年、内例の先例としての価値は低い。また、問題となった

閣府･知的財産戦略本部･次世代知財システム検討

作品も第 4 次産業革命で問題となっているような、委員会において、「人工知能によって生み出される

AI が生成した作品とも異なっているため（そもそ

創作物と知財制度」についての検討がなされた。

も 1988 年の法律がこのような作品を想定している

2016 年に公表された報告書 4)においては、「例えばとも考えがたい）、この点からもあまり参考になら市場に提供されることで生じた価値などに着目しない。AI が生み出した作品に関する著作者性につつつ、一定の「価値の高い」AI 創作物について、そ58

第 2 章 コンピュータ創作物の著作権法上の扱いれに関与する者の投資保護と促進の観点から、知財なるものである上、成果物が自由利用されること自保護のあり方について具体的な検討を行う」ことな

体が、AI 開発を減退させることになるのかどうかどが「今後の方向性」として示されている。

も不明である。人間と同等の創作物を研究開発する

その翌年、内閣府･知的財産戦略本部･新たな情報ということはそれ自体魅力的な研究テーマであり、

財検討委員会において、「AI 生成物」の著作物性及大学のような研究機関にとっては成果物の法的保5)護がどうであろうと十分な開発のインセンティブ

においては、「AI の技術の変化は非常に激しく、具はあるように思われる。営利目的での AI 開発にと体的な事例が多くない状況で、どこまでの関与が創っても、創作をする AI の商品価値は高いと思われ作的寄与として認められるかという点について、現るので、直接的な成果物である AI（を搭載した創時点で、具体的な方向性を決めることは難しいと考作機械）の販売によって投下資本が回収できる可能えられる」との認識が示され、今後の方向性として性はあろう。

び著作者について検討がなされたものの、報告書

は、「AI 生成物に関する具体的な事例の継続的な把このように考えると、むしろ問題とすべきなのは、握を進めること」及び「AI 創作物の著作物性と創自由利用が認められることによって、（人間が創作作的寄与の関係について…、AI 技術の進展に注視に関与していない）AI 生成物は人間が創作したコしながら、具体的な事例に即して引き続き検討する

ンテンツよりもはるかに安く利用ができるということ」が示されるにとどまっている。この方向性は点であろう。すなわち、仮に AI が人間と同等以上『知的財産推進計画 2017』においても示されておの創作物を作成できるようになる場合には、職業的り、翌年の『知的財産推進計画 2018』においては前なクリエイターが失業することになる危険がある。

年度からの継続課題として記載がされていたが、しかし、だからといって、職業的なクリエイターを『知的財産推進計画 2019』および直近の『知的財保護するために AI 生成物に著作権を認めて、AI 生

産推進計画 2020』においてはその記述は見られな成物の利用価格を上げるようなことは認めるべき

6)

くなっている 。

ではない。優れたコンテンツが安価で利用できること自体は歓迎すべきことであるし、「AI に仕事を奪4．法改正の必要性についての検討

われる」可能性はあらゆる職業分野でおこりつつあ

人間の創作的な関与が無いコンピュータ創作物

ることであり、職業的クリエイターが例外的に扱わ（AI 生成物）について、著作権法を改正して、保護れなければならない理由を見出しがたいように思対象とすることの必要性についての議論がなされわれる。

ている。AI 生成物を著作権法で保護すべきことの②の僭称コンテンツ問題とは、本当は AI が生成

理由として、①人間が創作したのであれば著作物とした創作物を（著作権保護を受けるために）自らのなるような表現が何ら法的保護を受けないことの創作物であると僭称する者が現れるのではないか

不当性、②僭称コンテンツ問題などが挙げられていという問題である。しかし、そのような僭称のインる。

センティブをなくすために AI 生成物に著作権保護①の問題は、要するに人間の創作的な関与の無いを認めるというのは、手段として不適切であるよう

AI 生成物が法的保護を受けないために、そのように思われる。上述の通り、優れたコンテンツが自由な生成物が利用され放題となることを問題視する利用できること自体には社会的なメリットがあり、ものである。確かにこのような状況は問題であるよ

それを減殺すべきではないと思われるからである。

うに直感されるが、これを著作権法で保護すべき理僭称コンテンツ問題については、端的に著作者であ由が不明である。著作権法上、著作物に対して著作ることの証明を厳格に求めることと、僭称者への罰権が認められるのは、創作のインセンティブを与え則を強化することで対処できるように思われる。するためであるとの説明が有力であるが、AI にはそ

なわち、AI が創作可能な種類の表現については、のようなインセンティブは不要である。

創作プロセスについて詳細に証明しない限り、裁判問題となりそうなのは創作物を作成できる AI のにおいて著作者性を認めないということにすれば開発のインセンティブであるが、このようなインセ

よいであろう。少なくとも当面は、この程度の法改ンティブはそもそも創作のインセンティブとは異正で足りるのではないかと思われる。

59

第 2 部 第 4 次産業革命にともなう社会の変化[註]1) Nova Productions Ltd. v. Mazooma Games Ltd. , [2006] EWHC 24 ( Ch).
2) http://www.cric.or.jp/db/report/s48_6/s48_6_main.html
3) https://www.cric.or.jp/db/report/h5_11_2/h5_11_2_main.html#1_24) https://www.kantei.go.jp/jp/singi/titeki2/tyousakai/kensho_hyoka_kikaku/2016/jisedai_tizai/hokokusho.pdf5) https://www.kantei.go.jp/jp/singi/titeki2/tyousakai/kensho_hyoka_kikaku/2017/johozai/houkokusho.pdf
6) 各年の『知的財産推進計画』については、知的財産戦略本部のウェブページ
<https://www.kantei.go.jp/jp/singi/titeki2/>を参照。

60

[第 2 部] 第 3 章

第 4 次産業革命と ICT 分野のイノベーション
および知的財産権
大西

宏一郎 iv【要約】
第 4 次産業革命の中、ICT 分野への研究開発投資の重要性が益々増している。しかしながら、本ℨ分野
では特許権が乱立し、企業間の権利関係が複雑化している上に、近年、利害関係の異なる多数のプレイヤーが参入する状態にあり、いわゆる特許の藪の問題が深刻化しつつある。この問題を解決するために、無差別で安価なライセンスの実施が求められているが、このような契約は研究開発実施企業におけるイ
ノベーションからの収益を低下させている可能性がある。つまり、本分野では発明からの収益の専有を高める特許制度がうまく機能せず、結果として適切な研究開発のインセンティブ付けが損なわれており、将来的に研究開発投資が減少する可能性も考えられる。

iv

早稲田大学教育・総合科学学術院准教授

61

第 2 部 第 4 次産業革命にともなう社会の変化

1．はじめに定の企業が特許権を行使して市場を独占するのは第 4 次産業革命では、AI に代表されるソフトウ

不可能であることである。当該分野では、製品に関ェア技術の進展とデータの蓄積とに注目が集まり連する特許があまりにも多いために、権利侵害をしがちであるが、それら技術を支える半導体の微細ているのかどうかも事前にはわからない状態が生化・小型化、通信技術の高速化・大容量化、センサ

じ、製品を製造している企業は常に他社の権利侵害

ー技術の高精細化、小型化などのハードウェア機器をしている危険性が付きまとう。このような状態はのイノベーションも欠かせない。しかしながら、以「 特 許 の 藪 」（ Patent thickets ） と 呼 ば れ る

上のようなハードウェア機器を含めた ICT 分野で（Shapiro 2001）1)。繰り返しになるが特許の藪がは、知的財産権に関する様々な問題に直面している。

生じている分野では、それぞれの企業が市場独占にもともと本分野では、製品に関連する特許が数百かよる収益を上げるという本来の意味で特許は機能ら数千件と多く、特許権者の利害を調整するためのしない。特許の藪では企業は常に他社の権利を侵害取り組みが、大手エレクトロニクスメーカーを中心する可能性があり、その状況下で製品を製造した場に実施されてきた。しかしながら、近年、関連する合、突然権利侵害による多額の損害賠償を請求されプレイヤーが多様化する中、企業間で適切にコーデる可能性があると言える。

ィネートできない状況が生じている。

この状態を緩和するために、製品を市場化してい企業のイノベーション活動については、知識スピる大企業を中心に、他社から権利侵害で訴訟された

ルオーバー等の影響により、研究開発投資からの収場合に備え、仮に権利侵害で訴えられても、対抗し益を企業が完全に専有できないため、社会的に望まて相手を権利侵害で反訴できるように、他社が侵害しいレベルまでの投資が行われないという、いわゆ

しそうな特許を多数保有する戦略が取られている。

る「市場の失敗」がある。その問題を解決する手段

お互いに他社が侵害しそうな特許を権利化しあうの一つが特許制度である。発明をした企業等に一定

このような行動は、特許ポートフォリオ競争と呼ば

期間独占的に使用する権利を付与することによっれる。このような行為が更に特許の藪を深刻化してて、発明からの利益を確保する機会を与え、イノベいる側面がある 2)。

ーションの活性化を図るシステムである。しかしな

アップルとサムスンなどの例外的な特許権侵害

がら、第 4 次産業革命の中、ICT 分野の研究開発投の訴訟合戦を除き、多くの場合、訴訟となる前に当資の重要性は高まる一方、ICT 分野ではこのような事者間でライセンス交渉をすることで問題を回避

本来の意味で特許制度がうまく機能せず、結果とししている 3)。しかし、ここで課題となるのは、ライて適切な研究開発のインセンティブ付けがなされ

センス交渉にかかる取引費用の問題とライセンスない可能性がある。その中で本稿では、第 4 次産業

ロイヤリティが積み重なることで製造コストが上革命における中心的な役割を果たす ICT 分野での昇してしまうロイヤリティスタッキングの問題で研究開発活動と特許権の問題について概観する。

ある。ライセンス交渉を行う場合、両社で特許の金銭的な価値について合意が必要となるが、膨大な特2．ICT 分野での特許をめぐる現状

許を 1 件 1 件評価するには両企業ともに多くの時特許権は本来、発明者に発明を促すために、一定間とコストを要することとなる。このような取引費

期間に発明を使用する権利を独占的に付与する制用は企業の生産活動を妨げることとなりうる。また、度である。しかしながら、特許によってどの程度企個々の特許についての低額のライセンスロイヤリ

業が発明からの収益を独占できるのかは技術分野

ティに合意しても、そのライセンスロイヤリティがによって大きく異なる（Cohen et al. 2000）。化学

積み重なれば、結果として企業の製造コストを押しや製薬業種では、化学物質自体を特許化できるので、上げることとなり、企業は十分に利潤を上げること

他社がそれを模倣することは難しいため、本来の特ができなくなり、最悪の場合生産活動自体を行わな許の機能が有効に機能している分野と言える。

い可能性がある。

ICT 分野の特徴は、半導体や液晶ディスプレイあ

このことから、ICT 分野での大規模な製造を行う

るいはスマートフォンなどに代表されるように、製大企業同士では、従来からクロスライセンスやパテ品に多様な技術が使われるため、製品に関連する補ントプールを使った解決が図られてきた。クロスラ

完的な関係にある特許も膨大な数にのぼるため、特イセンスとは、2 社間で相互に製品化に必要な特許

62

第 3 章 第 4 次産業革命と ICT 分野のイノベーションおよび知的財産権を原則、無償で自由に利用できるというライセンス

し止めが認められるハードルを高くするなど実際契約を結ぶという方法である。クロスライセンスでに特許権の効力を弱める方向に政策的な誘導が行は個々の特許のライセンスロイヤリティの支払いわれる傾向にある 4)。

を避けることができるために、お互いに独占価格でライセンスすることで起こるいわゆる「二重の限界

3．パテントプールと独占禁止法性」の問題を回避することが可能となる（Shapiro

特許は市場を独占するために認められた制度な

2001）。

ので、企業が単独で特許による市場支配力を行使す

もう一つの解決手段であるパテントプールは、複ることは問題ない。しかしながら、パテントプール

数の企業がお互いに製品に関連する特許を持ち寄のように複数の企業が特許を集約し、共同して市場って一括でライセンスを行うというものである。し支配力を行使することは、独占禁止法上問題となり

かし、次節で説明するように、パテントプールは競うる。パテントプールの競争制限的な側面として、争を実質的に制限する手段として用いることが可

同一市場で競合する複数の企業が集まって交渉に能である。したがって、独占禁止法上の認められる当たることから、その行為自体が価格協定や生産量

範囲として、製品の製造に欠かせない必須特許のみ、の割り当てなどの共同謀議の手段として用いられかつ安価でプール参加外の企業へのライセンスをる可能性があることである。実際に 1996 年のぱち

認める形で行われている。このようなパテントプー

んこ機パテントプール事件において、パテントプー

ルが企業のイノベーション活動に与える影響につルを使ったカルテル行為があったと認定されていいては次節で議論する。

る。また、カルテル行為が行われない場合であって特許の藪のもう一つの問題は、自ら特許の実施をも、プールされた特許のライセンスロイヤリティをす る 意 思 の な い 特 許 保 有 者 （ Non-Practicing

引き上げて、事実上独占価格でしか販売できないよ

Entities：NPEs）の存在である。このような企業でうにすることで、やはりカルテルと同様の手段としは自社で研究開発をしている企業だけでなく、他社て利用することが可能である。更に、ライセンスにから購入した特許を使って、権利行使を行うような様々な条件を課すことで、市場分割や製品価格の拘企業も含まれる。それら企業の中で、特に問題とな

束、参入制限などを行うことで、市場競争を緩和す

るのは、保有する特許を使ってメーカーを権利侵害ること可能とある。実際、独占禁止法が適用されなで警告し、差し止めや権利侵害訴訟になることをほい戦前に行われたパテントプールに焦点を当てたのめかすことで、和解金としてのライセンスロイヤ

Lampe and Moser (2015）の分析によると、パテン

リ テ ィ を 得 る こ と を 収 益 の 柱 と し て い る PAE

トプールが行われた業種において顕著に特許権や（Patent Assertion Entities：PAEs）である。従特許の被引用件数が減少し、企業間の研究開発競争

来はパテントトロールなどとも呼ばれていた。特許の低下がみられたことが、報告されている。

の藪では、潜在的に他社特許を侵害する可能性も高以上のような問題から、米国においては、FTC

いため、このような企業が活動する余地が大きい。

（Federal Trade Commission：連邦取引委員会）と一方で、企業自身で製品製造を行わないので、もと司法省が共同で示した 1995 年のパテントプールに

もと他社特許の権利侵害のリスクがなく、またライ関するガイドライン以前は、ほとんどパテントプー

センスロイヤリティ自体が収益の柱なので、製造企

ルは認められていなかった。しかし、ICT 分野での業との利害関係が異なるため、先ほど述べたような特許の藪を解消する手段として認識されるように

クロスライセンスや安価なライセンスロイヤリテ

なり、競争当局も上記のようなガイドラインを示す

ィを求めるパテントプールへの参加も期待できなことで競争制限とならない範囲でのパテントプー

い。したがって、PAE による訴訟可能性は従来からルを認めるようになっている。

の大規模メーカーにとっては収益性を低下させ、製では競争制限とならないパテントプールとはど

品化を阻害することとなる。このようなことから、のようなものだろうか。日米ガイドラインによって米国の大規模メーカーを中心に特許権の権利行使

パテントプールが認められる要件として、①当該市の制限を求めることが高まり、もともと特許権侵害

場の製品に欠くことができない必須特許のみを集での賠償金額が大きく、このような PAE の活動が活めたパテントプールであること、②補完的関係にあ発な米国では、2000 年代中盤以降 PAE 等による差る特許であること、③公正で無差別に適切なライセ

63

第 2 部 第 4 次産業革命にともなう社会の変化

ンスロイヤリティでライセンスを行うということとなるため、競争当局はアウトサイダーを反競FRAND 条件（Fair, reasonable and discretionary

争的であるとして告発が行われている。政策的には、

condition）を認めること、④プールされた特許にPAE の問題と同様に、アウトサイダーの問題を通じ対して個別にライセンスを受けることを可能とすても、特許権の行使を弱める方向に進む傾向がある。

ること、等を定めている。以上の要件において示される考え方として、必須特許以外の特許や代替関係

4．標準化と特許にある技術をプールすることを認めると、そのパテ

5G などの通信規格にみられるように ICT 分野でントプールの市場支配力を高めてしまう可能性がは、各企業の製品に互換性を持たせることで使用者あるため、その可能性を事前に防止することに力点の利便性を高めることが可能である。特に第 4 次産が置かれている。

業革命では、あらゆるモノがインターネットにつな

このようなパテントプールがどの程度企業の研がることが想定されており、個々の機器やソフトウ

究開発インセンティブに影響を与えるのかは評価

ェアのインターフェイスが標準化されていることが分かれる。Joshi and Nerkar (2011）では光ディのメリットは大きいと考えられる。

スクでの mpeg2 のパテントプールの結成がライセ

ICT 分野では 90 年代から複数の企業が集まってンサーおよびライセンシーの両方とも不参加企業

事前に規格を決める標準化が頻繁に行われてきてと比較して、特許件数が減少するという結果を得ている。標準化には国際電気通信連合（International

いる。しかしながら、DVD やブルーレイなどの光デTelecommunication Union：ITU）や国際標準化機構

ィスクの標準化に伴う世代を含むパテントプール（の結成が企業の特許取得や研究開発投資に与えるStandardization：ISO）、ヨーロッパ電気通信標準影響を分析した Shinbo, Nagaoka and Tsukada

化協会（European Telecommunications Standards(2015）では、パテントプールのライセンサーおよInstitute：ETSI）などの公的な色彩が強い組織がびライセンシーの両方において、プール結成後も盛主体となって行われるケースのほかに、企業同士がんに研究開発投資を行い、また当該パテントプール

自主的に集まって独自に規格を決めるフォーラムに関連する技術だけでなく、次世代規格に関連するの形成が観察される。後者の試みは、ネットワーク

技術についても特許取得も行う傾向を見出してい外部性のメリットを享受し、同時に複数企業が協調る。

して市場支配力を高める行動と言える。

International

Organizationfor

パテントプールに付随する重要な問題としてア

標準化において、政府等の公的機関がどの程度介

ウトサイダーの存在がある。研究開発と製品の製造入すべきか、あるいは企業の自主的な取り組みに任の両方を行っている垂直統合型の企業では、FRAND

すべきなのかは議論の余地がある。企業の自主的な条件下での安価なライセンスロイヤリティによる取り組みに任せた場合、規格の乱立の恐れがあるた

パテントプールでも、製品市場で利益を上げること

めに、一般的には公的な機関が主導して単独の規格が可能である限りプールを結成・参加することのメを設定することが望ましいと考えられる。しかしな

リットはある。しかしながら、NPE ではライセンス

がら、例えば、Cabal and Salant（2014）は公的なロイヤリティが低い場合には利益を上げることが機関による単一の標準化は、競争がないために企業できなくなるので、パテントプールには参加するメの研究開発インセンティブが低下してしまい、結果

リットは小さい。むしろパテントプール外で、製造として社会厚生を低下させる可能性があるため、必に不可欠な必須特許を有する、いわゆるアウトサイ

要悪として複数の標準が存在する方が社会的に望ダーとして行動することで高いライセンスロイヤ

ましい可能性を指摘している。

リティを課すことが利益を高めることが可能とな

ICT 関連技術の多くは特許化されているケースる。特に、パテントプールからライセンスを受けたが多いため、標準化に組み込む技術を決める際、参企業が生産設備へ投資を行ったのちに、特許侵害で加を表明する標準化必須特許（Standard Essential

それら企業の生産の差し止めを脅しとして使うこPatents：SEP）保有企業に対し、事前に FRAND 宣言とで、その企業をホールドアップに追い込むことがという FRAND 条件へのコミットを義務づけるケー可能となる。

スが多い。FRAND 宣言がなければ、標準化の交渉にこの問題はパテントプールの効率性を阻害する

おいて自社技術を標準規格に組み入れた後に、規格64

第 3 章 第 4 次産業革命と ICT 分野のイノベーションおよび知的財産権に準拠した製品を製造している企業に高額なライ

キングの問題を回避するために、ソフトウェア分野

センスロイヤリティを課すことでホールドアップ

において、グーグルやアップルなどの世界的な ITに追い込むことが可能となってしまうからである。

企業を中心に、オープンソースソフトウェア（Open

このようなリスクを回避するために、標準化交渉にSource Software：OSS）を推進する傾向が顕著に進当たっては、FRAND 宣言されていない必須特許は基んでいる。オープンソースソフトウェアでは、企業本的に規格に採用しない方針が取られる。なお、標がこれに同意すればそれら特許を無償で利用する

準化では、必須特許を保有する企業でパテントプー

ことが可能となる一方で、参加企業に対して無償でルを形成し一括でライセンスされるケースもあれの特許供出が求められる。このような相互に無償でば、個別企業毎のライセンス交渉となるケースも両権利を提供する形は、大企業だけでなく、十分な権方とも存在する。したがって、標準化イコールパテ

利を持たず、また権利侵害訴訟に対する準備も十分

ントプールと言うわけではない。

ではない中小企業による製品分野への参入が容易

FRAND 宣言は標準化の円滑な策定には不可欠なになるという効果が期待される（Ceccagnoli andものであるものの、必須特許保有企業にとっては悩

Gorman 2017）。しかしながら、特許権の無償での利ましい問題も多いと考えられる。一般に製品に不可用は、特許本来の機能を制限することであり、そも

欠な必須特許は基本特許であり、その発明の総じて

そも企業の当該分野への研究開発投資を抑制する

価値は高い。しかしながら FRAND 宣言によりリーズ可能性が考えうる。また、企業によってはそのようナブルなライセンスロイヤリティを設定しなけれなオープンソースソフトウェアに対して、必ずしもばならず、結果として研究開発投資から十分に収益重要な特許を提供しないという問題も起こりうるを上げることが難しくなる。また、FRAND 宣言され（Hall and Helmers 2013）。

た技術はライセンスロイヤリティを払えれば誰でも利用可能となるため、市場競争が激しくなり、製

6．おわりに品自体がコモディティ化する可能性もある。このよ

知的財産制度は発明を行った企業等に独占権をうに低額なライセンスロイヤリティと製品市場の付与することでイノベーション活動のインセンテ激化という両面で、研究開発からの収益性を悪化さィブを付与する制度である。しかしながら、現状をせる可能性がある。

見る限り ICT 分野では必ずしもこのような機能がさらに近年懸念される問題として、「ホールドア

適切に機能しているとは言えない。もともと特許のウト」あるいは「リバースホールドアップ」がある

藪や PAE の活動による製品市場への悪影響の懸念（Nagaoka 2019）。これは FRAND 宣言を行った企業

から、2000 年代以降大企業を中心に特許権を弱めは誰でも無差別でライセンスしなければならない

る方向で活動し、政策的にもそれが進められてきて状態に置かれ、一部のライセンシーを排除できないいる。このような動きは製品市場でのライセンスロ

ことを逆手に取り、ライセンシー側がそもそもライ

イヤリティの高額化やホールドアップ問題を解決

センスロイヤリティ交渉に応じない、あるいは交渉する一方で、特許保有企業に安価なライセンスを迫の先延ばしを図ることで、ライセンスロイヤリティ

るものであり、それら企業が研究開発投資に見合うの支払いを逃れる、あるいは廉価なライセンスロイ

だけのライセンス収入を得るのを難しくさせてい

ヤリティ契約に追い込むことを言う。このような、る可能性があるのである。OECD の報告書によると、

ライセンシー側の行動は、PAE やアウトサイダー対

世界的に ICT のハードウェア業種（Computer &策のために、特許権者側での特許による差し止め請Electronics

求を難しくするなど、一連の権利制限を強化したこ

Telecommunications）での大企業の研究開発投資はとも影響している。このような観点でも、研究開発

減少傾向にある 5)。 同様に長岡（2019）でも日本を行っている企業は、それに見合った収益を上げる

企業の情報通信関連の研究開発投資が減少傾向にのが非常に難しい市場となりつつあるというのがあることが確認されている。このような傾向が上記現実である。

のような要因によるかどうかは定かでない。しかし、Electronicequipment、

ながら、第 4 次産業革命において、ICT 分野のイノ
5．オープンソースソフトウェア（OSS）

ベーションはますます重要となるにも関わらず、そ

特許侵害に対するリスクやロイヤリティスタッの ICT 分野で研究開発投資が減少傾向にあるとい65

第 2 部 第 4 次産業革命にともなう社会の変化

う、ある種パラドックス的な状況が生じていること

うな状況が社会的に望ましいのかについては今後

6)

は事実である 。

の分析課題であり、このような状況下で、どのよう

ICT 分野での特許の藪の解消および PAE やアウトなイノベーション政策や競争当局の介入が望まし

サイダーの問題を避けるためには、パテントプール

いのかについて、今後ますます議論が必要と言えよや標準化とそれに伴う FRAND 宣言は必要不可欠なう。

ツールであることも否定できない。その中でどのよ[参考文献]
Cabral, L. & Salant, D. 2014, "Evolving technologies and standards regulation", International Journal ofIndustrial Organization, vol. 36, pp. 48-56.
Ceccagnoli, W. M. & Forman, C. 2016, "Opening Up Intellectual Property Strategy: Implications for Open Source
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Cockburn, I.M. & MacGarvie, M.J. 2011, "Entry and Patenting in the Software Industry", Management Science,
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Cohen, W.M., Nelson, R.R. & Walsh, J.P. 2000, "Protecting Their Intellectual Assets: Appropriability
Conditions and Why U.S. Manufacturing Firms Patent (or Not)", NBER Working Paper No. 7552.
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Haber, S.H. & Werfel, S.H. 2016, "Patent trolls as financial intermediaries? Experimental evidence", Economics
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Heller, M.A. & Eisenberg, R.S. 1998, "Can Patents Deter Innovation? The Anticommons in Biomedical Research",
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Joshi, A.M. & Nerkar, A. 2011, "When do strategic alliances inhibit innovation by firms? Evidence from patentpools in the global optical disc industry", Strategic Management Journal, vol. 32, no. 11, pp. 1139-1160.
Lampe, R. & Moser, P. 2013, "Patent pools and innovation in substitute technologies—evidence from the 19thcentury sewing machine industry", The Rand journal of economics, vol. 44, no. 4, pp. 757-778.
Nagaoka, S. 2019 “Licensing of standard essential patents: Hold-up, reverse hold-up, and ex-ante negotiation,”
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Jaffe, Adam B., Lerner, Josha, Stern Scott (eds.) NBER Book Series Innovation Policy and the Economy Vol. 1,
MIT Press.
Shimbo, T., Nagaoka, S. & Tsukada, N. 2015, "Dynamic Effects of Patent Pools: Evidence from inter-generational
competition in optical disk industry", RIETI Discussion Paper 15-E-132.
長岡貞男 2019,「｢第 4 次産業革命｣と日本産業のイノベーション能力」, RIETI Discussion Paper 19-P-020.

[註]1) このような状態を「反共有地の悲劇」とも言う（Heller and Eisenberg 1996）。共有地の悲劇は共有となった資源が過剰に消費されることによる問題であるが、反共有地の悲劇とは、過剰に私的権利が主張されることで資源が利用されない状況を指す。

66

第 3 章 第 4 次産業革命と ICT 分野のイノベーションおよび知的財産権

2) このような状態は、十分な特許ポートフォリオを持たない中小企業やスタートアップ企業の参入を妨げている可能性がある。実際、ソフトウェア分野では、特許権が多数権利されている技術分野ほど、新規参入する企業が減少することを示す研究がいくつかある（Cockburn and MacGarvie 2011 など）。
3) 例えば、2011 年にスマートフォン関連特許で権利侵害があったとしてアップルがサムスンを訴えたケースでは、サムスンによるアップルへの特許侵害に対する反訴が相次ぎ、日本を含む世界 10 か国で訴訟が行われた。最終的に2018 年に和解が成立している。
4) しかしながら、中小企業や大企業において利用されていなかった特許を活用するという意味ではライセンス市場の構築に寄与している面がある。また、製造に関する補完的資産が十分ではない中小企業にとっては、研究開発の成果を収益化する点でイノベーション促進的な面があることも指摘されている（Haber and Werfel 2016）。
5) OECD の報告書である Dernis et al.（2019）では世界の研究開発投資上位 2500 社の研究開発投資額を分析している。それによると業種別に研究開発投資額を 2012 年と 2016 年を比較したうえで、金額は大きいものの、ICT 関連
である computer& electronics 分野で研究開発投資額が低下していることがわかる。同じように Electronicequipment や Telecommunications でも減少している。このように ICT 関連分野では上位企業の研究開発投資が減少しているのが実態である。一方で IT service や Purchasing & Broadcasting での研究開発投資が増加傾向にあることがわかる。ここからわかるのは ICT 関連分野ではハードウェア関連の投資は減少傾向にある一方で、IT を使ったソフトウェア関連サービスへの投資が増加傾向にあることが世界的な傾向ということである。
6) オープンソースソフトウェアを主導している IT サービスや自動車、金融や小売（アマゾンを含む）など今後 ICT 分
野の利用が進むであろう業種にて研究開発投資は増加傾向にあり、この傾向はイノベーションの担い手が変わりつつあることを示す兆候と見えなくもない。これら業種では、ICT 技術自体は収益の依存しないことから、今後 ICT
分野の大企業を買収することでイノベーションの担い手となっていく可能性がある。

67

第 2 部 第 4 次産業革命にともなう社会の変化

68

[第 2 部] 第 4 章

因果性と異質性の経済学と機械学習
依田
石原
嶌田

高典 v
卓典 vi
栄樹 vii【要約】
近年急速に機械学習と計量経済学の融合「因果的機械学習」が進んでいる。私の研究室では、Causal
Forest を多面的に用いて、因果的機械学習の強みと弱みを検証している。説明力を最大化しつつも、因果性のみならず異質性まで出せるので用途も応用範囲も広い。その強みはデータの「Unconfoundedness」という条件付独立性の仮定に由来するもので、データの統制が必要である。また、限界効果（偏微係数）の導出に難があるので、経済学に必要な社会厚生分析がやりにくい弱みもある。本章では、因果性と異質性の経済学である限界介入効果について解説する。また、因果性と異質性の機械学習である Causal
Forest についても解説する。

v

京都大学大学院経済学研究科教授
京都大学大学院経済学研究科研究員
vii
京都大学大学院農学研究科博士課程vi

69

第 2 部 第 4 次産業革命にともなう社会の変化

1．はじめに社会厚生分析には優れている。

人工知能には、「弱い人工知能」と「強い人工知

第 2 節は、因果性と異質性の経済学である限界介能」がある。現在ある人工知能はおしなべて弱い人

入効果について解説する。第 3 節では、因果性と異工知能と言って良い。弱い人工知能の具体例として、

質性の機械学習である Causal Forest について解自動運転やアルファ碁のような人間を補完する道説する。

具をあげることができる。他方で、強い人工知能の開発の萌芽はまだ見えない。強い人工知能の具体例

2．因果性と異質性の経済学～限界介入効果～

として、鉄腕アトム、ドラえもんのようなロボット

2-1．はじめにをあげることが出来るが、まだ SF の世界の話だ。

経済学の主要な役割の一つとして、政策の評価と弱い人工知能と「機械学習」はほぼ同義と考えて政策効果の予測がある（Heckman and Vytlacil,

良い。機械の人工知能が人間の自然知能を超える

2005; Heckman, 2010)。この目的を果たすため、経「シンギュラリティ」は、この延長線上にはないと

済学では従来、経済理論から構築したモデルを用い言えよう。機械学習にも色々な種類がある。例えば、る構造推定アプローチが取られてきたものの、同ア「教師あり学習」と「教師なし学習」がある。現状

プローチには課される仮定の強さや推定方法の複社会で役立っているのは教師あり学習の方だ。教師

雑さに対する批判がある。これに対し、実験・準実あり学習には、正解を人間が用意してやる必要があ験を用いるプログラム評価アプローチは、手法の透る。また、「古典的機械学習」と「深層学習」とい

明性を確保しつつ介入効果を識別できることから、

う見分け方もある。画像認識、音声処理でイノベー

政策評価の手法として今日では多用されている。しションをもたらしたのが深層学習であり、経済デー

かし、プログラム評価アプローチは政策効果の予測

タで力を発揮するのはむしろ古典的機械学習であにおいては力を発揮しないとの批判がある。この両る。

者 の 欠 点 を 補 う 方 法 が 、 限 界 介 入 効 果 （ MTE:

次に、機械学習と計量経済学を比較してみたい。

Marginal Treatment Effects)を用いた政策評価で両者とも応用統計学に過ぎないが、機械学習はノンある。MTE は、「介入を受けることと受けないこと

パラメトリック推定重視、計量経済学はパラメトリとが無差別である人々の介入効果」と解釈される。

ック推定重視という違いがある。予測誤差を最小化

MTE を用いることによって、関心のあるアウトカム

し説明力に優れるのが機械学習であり、因果性の推に政策変化が与える影響を識別することができる論に優れるのが計量経済学（因果推論)である。過のである。この効果は、政策関連介入効果（PRTE:

学習を抑えるため訓練データとテスト・データを分

Policy Relevant Treatment Effects）と呼ばれてけて用いる機械学習、漸近性に基づき仮説を検定す

おり、政策効果の予測を可能とする。

る計量経済学という違いもある。

MTE を推定する他のメリットとして、効果の異質

ところが、近年急速に機械学習と計量経済学の融性（Heterogeneity）を検証できることが挙げられ合が進んでいる。
「因果的機械学習」の登場だ。第る。ここでの異質性とは、効果が個人あるいは集団

2 節で扱う「Random Forest」から「Causal Forest」

ごとに異なることを意味する。介入効果の異質性は、への流れがある。この分野のノーベル経済学賞の授政策評価を行う上で重要な示唆を与える。例えば、

与も遠くないとも予想されている。私の研究室では、

平均介入効果（ATE: Average Treatment Effects）

Causal Forest を多面的に用いて、因果的機械学習で評価したときに介入効果がなかったとしても、の強みと弱みを検証している。説明力を最大化しつ「効果がある人」と「効果がない人」との影響が打つも、因果性のみならず異質性まで出せるので用途

ち消し合っているだけかもしれない。このとき、政も応用範囲も広い。その強みはデータの策介入の効果がないとは言えない。また、観察でき「Unconfoundedness」という条件付独立性の仮定にる属性を用いて効果の異質性を説明できるとき、そ由来するもので、データの統制が必要である。また、の属性に基づいた政策介入のターゲティングを実限界効果（偏微係数）の導出に難があるので、経済現することも可能となる。一方、介入効果の異質性学に必要な社会厚生分析がやりにくい弱みもある。

は観察できる属性のみから説明されるとは限らな因果性・異質性を活用する計量経済学の手法も登場い。例えば、介入に対する好みや介入を受けるためし（「限界介入効果」と呼ばれる）、価値判断を伴うのコストによって介入効果が変動するかもしれな70

第 4 章 因果性と異質性の経済学と機械学習い。しかし、これらの属性は多くの場合、観察する論を可能とする。さらに MTE は、𝜇 (𝑧) = 𝑢 である

ことができない。このような観察不可能な要因によ

個人、つまり「介入を受けることと受けないこととる介入効果の異質性を検証可能にするのが MTE でが無差別である」個人の介入効果と解釈することもある。つまり、MTE は「観察可能・観察不可能な要できる。

因で条件付けた介入効果」とも解釈することができでは、どのように MTE を推定することができるのる。

だろうか。Heckman and Vytlacil (1999, 2005）では、局所操作変数法（LIV: Local Instrumental

2-2．MTE とは何か

Variables）が提案されている。LIV は𝑃(𝑍) = 𝑝で条観察されるアウトカムを𝑌、ある政策介入の有無

件付けたアウトカムの微分として定義され、以下のを𝐷と表す。ただし、介入を受けると𝐷 = 1であり、式が成り立つことが示されている。

介入を受けないと𝐷 = 0である。すると、観察されるアウトカムは、𝜕𝐸( 𝑌 ∣ 𝑃(𝑍) = 𝑝, 𝑋 = 𝑥 )= MTE(𝑥, 𝑝)𝜕𝑝

𝑌 = 𝐷𝑌 + (1 − 𝐷)𝑌
つまり、𝐸( 𝑌 ∣ 𝑃(𝑍) = 𝑝, 𝑋 = 𝑥 )を傾向スコアでとなる。(𝑌 , 𝑌 )はポテンシャルアウトカムであり、微分することでノンパラメトリックに MTE を求め下記の通り決定される。

ることができるのだ。以下の図 2-4-1 で MTE を推定したときの一例を示す。この例では、MTE が𝑈 に関して右肩下がりとなっている。つまり、観察不可

𝑌 = 𝜇 𝑋, 𝑈 , 𝑗 ∈ {0, 1}

能な変数に関して介入を受けやすい（𝑢 がゼロに
ただし、𝜇 は任意の関数であり、𝑋は観察可能な近い）個人ほど介入効果が高い。一方、𝑢 が大きく、変数、𝑈 は観察不可能な変数を表す。

介入を受けにくい個人ほど、介入効果が小さくなっ

MTE の分析枠組みでは、個人が介入を受けるかどている。特に、𝑈 = 0.8あたりを境に介入効果の符うかを決定する。この選択は下記の通り決定される。

号がプラスからマイナスへと転じている。このように、MTE を推定することで、介入効果の異質性を議∗∗𝐷 = 1[𝐷 ≥ 0], 𝐷 = 𝜇 (𝑍) − 𝑈

論することが可能となる。

(1)

式(1)の1[⋅]は指示関数、𝜇 は任意の関数である。𝑍

2-3．MTE の応用例

は観察可能な変数であり𝑋を含む。ただし、𝑍のう

Carneiro, Heckman, and Vytlacil (2010, 2011)

ち、𝑋に含まれない除外変数が存在するとする。𝑈

では、大学への進学が賃金に与える効果を、パラメは観察不可能な連続変数であり、(𝑈 , 𝑈 )と(𝑈 , 𝑈 )トリックあるいはセミパラメトリックな MTE を推は𝑋で条件付けたとき、Z と独立であることを仮定

定することで検証している。結果として右肩下がりする。ここで、𝑈 を[0, 1]に一様に分布するようにの MTE が得られたため、観察不可能な変数に関して

基 準 化 す る と 、 傾 向 ス コ ア 𝑃(𝑍) は 𝑃(𝑍) ≡大学へ進学しやすい個人ほど、賃金への効果が高く

Pr( 𝐷 = 1 ∣ 𝑍 ) = 𝜇 (𝑍)と表される。

なることを示している。さらに、弱いサポート条件

以上のセットアップの下、MTE は次の通り定義さ下で政策変化の限界効果を識別できる限界政策関れる。

連介入効果（MPRTE: Marginal Policy Relevant
Treatment Effects)というパラメータを定義し、大学への進学を促す政策の限界効果を計測している。

MTE(𝑥, 𝑢 ) ≡ 𝐸( 𝑌 − 𝑌 ∣ 𝑋 = 𝑥, 𝑈 = 𝑢 )先行研究において、保育プログラムが子供のアウ
つまり MTE は、観察される変数𝑋と観察不可能な変トカムに与える効果にはコンセンサスがないとい数𝑈 で条件付けた介入効果を表す。𝑈 ∼ Unif[0, 1]

う問題意識の下、Cornelissen et al. (2018)は MTEであるため、例えば𝑢 がゼロに近い個人は、観察不を推定することで、観察可能・観察不可能な変数に可能な変数に関して介入を受けやすい。このように、よる効果の異質性がその要因であることを指摘しMTE は「介入の受けやすさ」に応じた介入効果の推ている。特に、MTE 関数が右肩上がりであることか

71

第 2 部 第 4 次産業革命にともなう社会の変化

図 2-4-1

MTE の推定例

ら、観察不可能な変数に関して保育プログラムを受験を利用して、プログラムがテストの点数へ与える

けにくい個人ほど、保育プログラムの効果が高いこ効果を検証している。次に、著者らは政策を限界的とを示している。さらに、推定した MTE から PRTEに変化させた場合の費用便益分析を考えている。こを求めることで、保育プログラムへの参加割合を増の計算を行う際の困難として、介入群に割り当てらやす政策を実行した場合の政策効果をシミュレー

れた幼児、つまりプログラムを受けることができな

トしている。

かった幼児の多くが、別の幼児教育を受けていたこ

政策介入がもたらす便益に加え、介入を受けるコとがある。この点を考慮して算出した限界的な財政ストも政策上、重要である。コストに関する直接的支出が、MTE に依存することを著者らは示した。

な情報がない場合においても、MTE フレームワーク

最後に、経済実験データを用いて介入効果の異質を応用することで、コストを識別・推定する方法を性を検証した Kowalski (2018)を紹介する。著者は

提 案 し て い る 研 究 と し て Eisenhauer et al.

乳房 X 線撮影が健康に与える負の側面（過剰診断）(2015)がある。MTE が「介入を受けることと受けなを調べるため、1980 年代に行われた実験を利用しいこととが無差別である」個人の介入効果と解釈でた。同実験では、介入群に割り当てられた女性は X

きることを思い出してほしい。つまり、このような線撮影を受ける機会が与えられた。ただし、介入群個人にとっては、介入による便益と介入を受けるコの女性は X 線撮影を受けなくても良いし、統制群のストが等しいのである。Eisenhauer et al. (2015)

女性は X 線撮影を受けることができるため、両側不はこの性質を利用し、介入を受けるコストを識別す

承諾の実験設計となっている。このような実験設計る方法を提案し、大学教育が賃金に与える効果と、

では、個人は 3 つのタイプに分類される。まず、ど大学教育を受けるコスト、そして総余剰を推定してちらの群に割り当てられても必ず介入（X 線撮影）いる。

を受ける個人で、Always Taker と呼ばれる。次のMTE を政策効果の予測に用いた研究の一つとしタイプは、どのような割当であれ絶対に介入を受けて、Kline and Walters (2016)がある。同研究でない個人であり、Never Taker と呼ばれる。
最後に、は、アメリカ政府が助成する、低所得者などの環境介入群に割り当てられれば介入を受け、統制群に割不遇者を対象とした幼児教育プログラム（Head

り当てられれば介入を受けない Complier がある。

Start）の効果を検証している。著者らは、Head

Kowalski (2018)では MTE フレームワークの下、𝑈Start Impact Study と呼ばれるランダム化比較実で条件付けたポテンシャルアウトカムの期待値に、

72

第 4 章 因果性と異質性の経済学と機械学習

𝑈 に関する単調性を仮定している。そうすること定木について補足しておく必要があるだろう。ここで、介入効果のバウンドを求め、これらのタイプ間

では、あくまで補足的に決定木や Random Forest にで介入効果に異質性が存在するかどうかを検定す

ついての紹介を行う。

る方法を提案している。その結果、Always Taker はRandom Forest は決定木にアンサンブル法を適用

Complier と比べると、過剰診断が少なくとも 3.5したものである。決定木では分類を目的とする場合

倍多いことが示された。

には分類木を用い、数値の予測など回帰を行うことが目的である場合には回帰木と呼ばれるものを用

3．因果性と異質性の機械学習～Causal Forest～

いる。こうした決定木を作成するアルゴリズムとし

3-1．はじめにては、CART（Classification and Regression Tree:

近年、複数の経済学研究が、機械学習の手法を使Breiman et al. 1984）などがよく用いられている。

って、複数の属性情報や環境情報で条件づけた介入

決定木では木の頂点から始めて、複数回データを 2効果を予測し、その予測された介入効果を用いた分

分割していくことにより、予測モデルを構築する。

析を行っている。機械学習の手法は、元々は複数の以下で決定木と呼ぶ場合は、CART アルゴリズムに

属性情報𝑥を用いて結果𝑦を予測するために活用さ基づく回帰木を指すこととする。

れてきた。しかし、近年は、結果の予測だけにとど

今 𝑖 = 1, … , 𝑁 の 訓 練 デ ー タ の 組 {𝑌 , 𝑋 } ∈ ℛ ×

まらず因果推論に機械学習を活用する研究が盛ん{0, 1} が与えられた下で、決定木を構築する場合をに行われている（Imai and Ratkovic, 2013 など）。

考えてみよう。ここで𝑌 は応答（あるいは結果変数）

中でも、CART や Random Forest 等の木に基づく手を、𝑋 は特徴量（あるいは共変量）を表すものとす法で著しい発展がある。Athey and Imbens（2016）

る。決定木の目標は、𝑋 = 𝑥で条件づけた応答𝑌 のは木に基づく手法を因果推論に導入し、さらに条件付き期待値を予測するモデルを構築すること

Wager and Athey（2018）が Causal Forest としてである。予測したい応答𝑌 の条件付き期待値𝜇(𝑥)をその手法を発展させ、その手法によって予測される

以下のようにあらわす。

条件付き介入効果が、幾つかの条件の下で一致性や漸近性正規性を持つことを明らかにした。

𝜇(𝑥; Π) = 𝔼[𝑌 |𝑋 = 𝑥; Π]

また、省エネ研究・貧困及び労働研究・開発研究・
租税研究など、さまざまな領域の経済学研究が上記の𝜇(𝑥)を予測するモデルを構築するために、

Causal Forest を使用して条件付き平均介入効果を決定木ではデータを分割することによりモデルの予測し、その分布の特徴やどのような共変量がその構築を行う。分割が始まっていない頂点のことを親

異 質 性 を 説 明 す る か を 検 証 し て い る （ Carter,

ノードと呼び、一番下の𝑅 や𝑅 , 𝑅 のことをリーフ

Tjernström, and Toledo, 2019; De Neve et al.,または最終ノードと呼ぶ。図 2-4-2 のようにある点

2019; Farbmacher, Kögel and Spindler, 2019;𝑐 , 𝑐 を決め、それに従いデータを分割していき、リHoffman and Mast, 2019; O'Neill and Weeks,ーフ内のデータ数が特定の数より少なくなった時

2018）。さらに、単一の介入効果を評価する省エネに分割を停止する。最終的に各分割領域での予測値研究や貧困及び労働研究が、条件付き平均介入効果

𝜇̂ は、その領域にあるデータの応答の平均として表を使用した例証を通して、誰に介入すべきかという観点からターゲティングを実施することの有用性される。𝑐 , 𝑐 のような分割点を定める基準として、
平均二乗誤差（Mean Squared Error; MSE）が用いを提示している（Bertrand et al., 2017; Davis

られることが多い。MSE は以下のように定義される。

and Heller, 2017; Knittel and Stolper, 2019）。
3-2．Causal Forest とは何か

𝑀𝑆𝐸 =Wager and Athey（2018）の Causal Forest（以1𝑁𝑌 − 𝜇̂
∈下、CF）は機械学習の手法の一つである Random
Forest を因果推論の文脈に持ち込んだノンパラメ

ここで𝑗 ∈ {1, . . . , 𝐽}は分割領域の数を示しており、トリックな推定手法である。そのため、CF を紹介#(∙)はデータ数を示している。また、𝜇̂ はある分割していくにあたって、まずは、Random Forest や決領域𝑗での応答の平均を示している。

73

第 2 部 第 4 次産業革命にともなう社会の変化

図 2-4-2決定木の例

このように決定木では、MSE が最も小さくなるも決定木は木を深くすることによって、データ内ののを閾値として選択することにより、分割点を定め

複雑な構造に対処することができる。しかし、決定る。実際にはすべての𝑅 について、上記の MSE を考木による回帰や分類の予測結果はばらつきが大き慮するのは計算量が膨大になり実行不可能である

くなることも知られている。そのため、この決定木

ので、再帰的な 2 分割法により MSE の計算を行う。

の予測のばらつきを抑えるために、複数の決定木のこの方法は上記のようにすべての分割を見据えた平均を取ることによって分散を低下させようとい

上で分割を行うのではなく、特定の分割点のみに着うアイデアが Random Forest である。

目して最適な分割を行う。具体的には、すべての特Random Forest のアルゴリズムでは、𝐵本の木に

徴量𝑋 , … , 𝑋 と書く特徴量についてのすべての分

対して、それぞれサイズ𝑁の訓練データからブート

割点の値𝑐を考え、MSE が最小となるような木を作

ストラップ法によりサンプル𝑍 ∗ を取り出す。取り出る特徴量と分割点を選ぶことにより行う。

したサンプル𝑍 ∗ について、𝑝個の特徴量の中からラ74

第 4 章 因果性と異質性の経済学と機械学習

ンダムに𝑚個の特徴量を取り出し、その𝑚個の変数から以下の重なりの仮定（Overlap）を置く。

の中から最も応答𝑌 と相関の高い変数を取り出し、それを用いて、最小二乗誤差を小さくするようにサ

0 < 𝑃𝑟(𝑊 = 1|𝑋 = 𝑥) < 1∗

ンプル𝑍 をある閾値に基づいて 2 分割する。さらに、この分割を最小ノードサイズ𝑛に到達するまこれらの仮定の下で、以下の条件付介入効果

で繰り返し行っていく。最終的に得られた𝐵本の決（Conditional Average Treatment Effect; CATE）

定木の予測結果を統合することにより、最終的な予を推定していく。

測を行う。回帰を行う場合、この統合は各決定木の平均を取ることにより行われる 。また 、Random

τ(𝑥) = 𝔼 𝑌

( )

−𝑌

( )

|𝑋 = 𝑥Forest では、フォレストを育てる際に使用した変数の重要度を報告してくれる変数重要度という指CF でも通常の因果推論の場合と同様に、上記の 2標がある。これはその特徴量での分割が応答への回つの仮定の下で、τ(𝑥)の推定を行うことが目的とな

帰にどれくらい寄与しているかを示すものである。

る。基本的なアルゴリズムは CART による決定木やこの Random Forest アルゴリズムのアイデアをRF と同様であるが、応答の予測値𝜇̂ (𝑥)ではなく、因果推論に持ち込んだのが、
Causal Forest である。

CATE の推定値τ(𝑥)を求めることに目的が置かれてCausal Forest では Random Forest 同様、複数の因いるため、修正を行う必要がある。

果木を作成し、それらの結果を統合することにより、また、通常の決定木や RF では手元にある標本を、条件付介入効果の予測値を求める。Causal Forest

モデルの構築を行う訓練データとモデルの評価を（以下、CF）では通常の Random Forest（以下、RF）

行うテストデータに分割する。一方、Athey andと同様に複数の木からモデルを構築する。RF の目

Imbens (2016)の因果木や Wager and Athey (2018)

標は応答𝑌 と特徴量𝑋 を用いて予測を行うことでの CF の特徴の一つは、Honesty という方法によりあった。一方、CF では応答𝑌 と特徴量𝑋 に加え、介訓練データをさらに 2 分割することがあげられる。

入の割当変数𝑊 を用いて因果推論を行うことにそ

この Honesty を行うことにより、予測した𝜇̂ (𝑥)やの目的がある。

𝜏̂ (𝑥)が一致性や漸近正規性といった性質を満たす

通常、観察データを用いて因果推論を行う場合、ことが知られている。Honesty では、一方のデータ

以下の潜在結果の条件付き独立の仮定

をモデルの分割点の選択に用い、もう一方のデータ（Unconfoundedness）が必要である。

を予測値の推定のために用いている。
CF を構成する木は因果木（Causal Tree）と呼ば

𝑌

( )

,𝑌

( )

れる。今、ある標本𝒮について因果木を推定するこ∥ 𝑊 |𝑋とを考えよう。ここで𝒮 , 𝒮 はそれぞれテストデータ、訓練データを表し、𝒮は介入効果の推定のさらに、特定の特徴量𝑋 = 𝑥について、介入群𝑊 =ために用いられるデータを表している。因果木Πの1に割り当てられる人と統制群𝑊 = 0に割り当て

リーフℓ(𝑥; Π)での CATE は以下のようにあらわされられる人のどちらも含まれている必要があることる。

τ(𝑥; Π) ≡ 𝔼[𝑌 (1) − 𝑌 (0)|𝑋 ∈ ℓ(𝑥; Π)] = μ(1, 𝑥; Π) − μ(0, 𝑥; Π)
ここで、μ(𝑤, 𝑥; Π)は任意の𝑤 ∈ 0, 1について、μ(𝑤, 𝑥; Π) ≡ 𝔼[𝑌 (𝑤)|𝑋 ∈ ℓ(𝑥; Π)]である。これの推定量は以下のようにあらわされる。

𝜏̂ (𝑥; Π) =1|{𝑖: 𝑊 = 1, 𝑋 ∈ ℓ(𝑥; Π)}|

Y −
{:

,

∈ℓ( ; )}

75

1|{𝑖: 𝑊 = 0, 𝑋 ∈ ℓ(𝑥; Π)}|

Y
{:

,

∈ℓ( ; )}

第 2 部 第 4 次産業革命にともなう社会の変化

つまり、ある因果木Πのあるリーフℓ(𝑥; Π)における CATE は、リーフ内の介入群の応答の平均と統制群の平均の差分として求められる。こうしたリーフ内での CATE を推定するにあたって、当然であるが因果木を育てていく必要がある。
CART による決定木の場合と同様に、因果木についての MSE が最も小さくなるような分割点を探し、分割を行っていくことを考える。ここで、介入効果についての MSE は以下のように表現される。

𝑀𝑆𝐸 (𝒮 , 𝒮, Π) ≡1#(𝒮 )𝜏 − 𝜏̂ (𝑋 ; 𝒮

, Π)

∈𝒮

また、通常の CART の場合とは異なり、実際に各対象についての𝜏 を観察をすることはできない。そのため、上記の MSE をそのまま使用することはできない。従って、MSE の推定量を求めていく必要がある。介入効果の MSE の推定量は以下のようになる（ここの部分に関する詳細な議論は Athey and Imbens(2016）を参照してほしい）。

𝑀𝑆𝐸 (𝒮 , 𝒮, Π) ≡1#(𝒮 )𝜏 − 𝜏̂ (𝑋 ; 𝒮

, Π)

∈𝒮

従って、因果木を育成するにあたっては、訓練デー

Tjernström, and Toledo (2019)や De Neve et al.

タでの CATE の分散が最大になるような分割点で分(2019)、Farbmacher, Kögel and Spindler (2019)、

割を行う。

Hoffman and Mast (2019)、O'Neill and Weeks

こうして求めた因果木を複数作成し、その結果の(2018)などがあり、労働政策や納税行動などの文脈統合を行ったものが CF である。今回の説明では CF

での介入効果の異質性を推定している。また、後者

で求められる CATE を、同一リーフ内の介入群と統の実証研究としては Bertrand et al. (2017)や、制群の応答の差として説明したが、実際の CF アル

Davis and Heller (2017)、Knittel and Stolper

ゴリズムでは傾向スコアを予測し、それを使って介(2019)があり、労働政策や節電行動の文脈で介入効

入効果を推定することも可能である（Propensity

果の異質性を求め、そこから誰に介入すべきかといTree）。さらに、Athey, Tibshirani and Wager

うターゲティングを行っている。

(2019)では一般化 Random Forest（generalized

特に、Knittel and Stolper (2019）では介入効

Random Forest）として、一般化モーメント法を使果の異質性やターゲティングについて豊富なデー

う形で Random Forest の一般化を行っている。まタを用いて多面的に検討しており、CF を今後の実た、同手法についての推定パッケージは R の grf パ

証研究に活用するために有用であると筆者は考えッケージとして公開されている（Tibshirani et al.

ている。そのため CF を実証研究に応用した研究例

2020）。

として、以下ではこの Knittel and Stolper (2019）の紹介を行っていく。

3-3．Causal Forest の応用例

Knittel and Stolper (2019）では 90 万件以上

この CF アルゴリズムを用いた実証研究についての世帯を対象に、節電行動にホームエナジーレポー

紹介していく。筆者らは実証研究での CF の使い方

ト（Home Energy Report: HER）が与える効果の検について、大きく分けて①条件付平均介入効果を推証を行っている。この HER では、需要家の電力消費定し、介入効果の分布の特徴や異質性について検証

量と近隣世帯の消費量を比較した情報と、エネルギする目的で使用する形の研究と、②条件付平均介入

ーの節約方法に関する情報を記載している。

効果を推定し、「誰に介入すべきか」という観点で彼らはまず一月当たりの HER による平均介入効

ターゲティングを行うために使用するタイプの研果を求めている。それによると HER による介入効果究があると考えている。

は-0.085 kWh(-1%)であった。その後、介入効果の前 者 の タ イ プ の 実 証 研 究 と し て は 、 Carter,

異質性を調べるために、過去の電力消費量や家の資76

第 4 章 因果性と異質性の経済学と機械学習

図 2-4-3

介入効果の予測値の分布

Knittel & Stolper. (2019) Figure 7 より引用

産価値、敷地面積、所得など 13 個の特徴量を用いその人たちの属性の違いについて調べている（図て CF により、異質介入効果の推定を行っている。

2-4-4）。

その推定結果を示したものが図 2-4-3 である。

図 2-4-4 より、多くの属性について平均的に節電

図 2-4-3 では、1 年目～3 年目の異質介入効果の行動をとる世帯とそうでない世帯で、属性に違いが分布を示している。ここから、1)同一年度内でも介みられることが分かる。特に、過去の消費量

入効果の異質性がみられること、2)その異質性は 2（Baseline Usage）については著しい差がみられ、年目以降も観察され、効果の散らばりの程度が拡大

節電行動をとる世帯の過去の消費量はそうでない

していることが見て取れる。具体的には、1 年目の世帯よりも平均的にはるかに高くなっていること

介入の結果、介入効果-10kWh 周辺で大きなピークが分かる。

があり、効果ゼロ付近についてもピークがみられる。

このように、介入効果の異質性について言及した

2 年目・3 年目については、その 1 年目にみられた

のちに、彼らは分析の焦点をターゲティングに当てピークが徐々に外側に向かって拡大していることている。彼らはターゲティングを行うことで、HERが分かる。ここから、介入効果のあった世帯についによる節電効果の高い人に限って介入を行い、介入ては時間が経過するにつれて節電について学習し、の有効性を高めることを目的としている。具体的により節電行動をとるようになるが、そもそも節電効

は、HER を行うことにより生じる費用を考慮した上果のなかった約 18%の世帯については、節電をする

で、節電効果を最大にするケースを考えている。まようになるのではなく、むしろ電力消費量を増加さた、彼らは発電に伴う限界費用を$7 と仮定したう

せていることが分かる。

えでシミュレーションを行っている。それぞれの年

次に、彼らの分析では、節電効果がみられたグル

度の HER による純便益の分布を描いたものが図 2-

ープ（Reducers）と節電効果がみられず、逆に電力4-5 である。

消費量を増加させたグループ（Increasers）に分け、77

第 2 部 第 4 次産業革命にともなう社会の変化

図 2-4-4”Reducers”と”Increasers”の属性比較

Knittel & Stolper. (2019) Figure 8 より引用

図 2-4-5

HER による純便益の分布

Knittel & Stolper. (2019) Figure 10 の Panel A より引用

78

第 4 章 因果性と異質性の経済学と機械学習

図 2-4-5 より、仮にすべての人に対して HER を$10.4M となり、14%の総余剰の増加が見込まれる。

送る場合を考えると、HER による総余剰は 1 年目で最後に、3 年目については、同様のターゲティング$5.5M、2 年目で$9.1M、3 年目で$11.5M というようを行うことによって、総余剰は$13.0M となり、12%に、時間が経過するにつれて増加していることが分の増加が見込まれる。事前に介入による効果が予見かる。これは介入効果の異質性が時間を経過するにできている場合、ターゲティングにより総余剰の改つれて拡大していることに対応する。次に、ターゲ善が見込まれることが分かる。

ティングを行うケースを考える。限界費用を超える

このように、Knittel and Stolper (2019)では実世帯に対してのみ介入を行うことを考えると、1 年際の社会実験から得られたデータをもとに、CF の

目に HER が送付されるのは約 72%の世帯である。こ手法を用いて介入効果の異質性を調べ、異質性を考の時、総余剰は$6.4M となり、全体に介入を行う場

慮した上でターゲティングを行うことの有用性に合と比べ 14%総余剰が増加する。2 年目についても、ついて例証している。

約 73%の世帯が介入を割り当てられ、総余剰は[参考文献][1] Athey, S., and G., Imbens. (2016). Recursive partitioning for heterogeneous causal effects. Proceedingsof the National Academy of Sciences, 113(27), 7353-7360.
[2] Athey, S., J., Tibshirani, and S, Wager. (2019). Generalized Random Forests. The Annals of Statistics,
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[6] Carter, M.R., E., Tjernström, and P., Toledo. (2019). Heterogeneous impact dynamics of a rural businessdevelopment program in Nicaragua. Journal of Development Economics, 138, 77-98.
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80

[第 2 部] 第 5 章

人工知能と経済成長の諸問題
二神孝一 viii【要約】
本稿は人工知能による自動化のプロセスについて説明し、自動化が行われたタスクと自動化が未達成のタスクの関係が補完的であるか代替的であるかが重要であることを示す。自動化が完全に進行するとき経済の成長は持続する一方、自動化が不完全な場合には経済の持続的な成長は停止し、最悪の場合には経済は縮小してしまうことを示す。自動化が不完全で終わるとき労働分配率が上昇し続けることはな
いが、自動化が完全に進行して労働が不要になるときタスクの間の関係が補完的であれば労働分配率が最終的に 1 になる。労働を用いるタスクがほとんどないにもかかわらずその取り分が 100％になってしまうのは、自動化されていないタスクに投入される労働が自動化された機械によるタスクにとって不可欠だからである。

viii

大阪大学大学院経済学研究科教授

81

第 2 部 第 4 次産業革命にともなう社会の変化

1．はじめに要因である。では、経済成長論は技術の進歩をどの

18 世紀にはじまった産業革命以来、機械が人間ように取り扱ってきたのだろうか。経済成長論が技の労働を置き換えるプロセスはいくつかの波を伴術の進歩を捉える視点は、それが労働の生産性を上いつつ不断に進行してきた。機械による労働の代替

昇させるというものである。言い換えると、技術がのプロセスは、ワットの蒸気機関をベースとする第進歩すると同じ労働投入からより多くの産出が得

1 次産業革命、電力の利用による大量生産をベースられるというもので、これを労働増大的技術進歩とにする 20 世紀初頭の第 2 次産業革命、電子工学をいう。この捉え方は、2018 年度のノーベル経済学

ベースにする 1970 年代から始まる第 3 次産業革命賞を受賞したポール・ローマ―の内生成長モデルでを通じて進行してきた。18 世紀の古典派経済学者

も同じ捉え方がなされている。しかし少し考えればのリカードはその著書『経済学及び課税の原理』に分かるように、資本の投入が同じでも技術が進歩す

おいて次のように述べている。

るとより多くの産出が得られるという捉え方（資本「機械の使用はしばしば自分たちの利益にとっ増大的技術進歩）もあるはずであるが、そうしないて有害である、という労働階級の抱いている

理由は、労働増大的技術進歩の場合だけ均整成長経

意見は、偏見や誤謬に基づくものではなくて、路が存在するという事実である 2)。均整成長とはそ経済学の正しい原理に一致するものである。」の名の通り全ての経済変数が同じ成長率で増加し機械による人間労働の代替が進むことにより労働てゆく経路を言う。資本主義経済が 2 世紀以上にわが不要になると、賃金は低下し労働分配率は低下したり持続的な成長を遂げてきたこと、また経済成長てゆくことになるだろうと予測される。また、多く論の数学モデルにおいて綺麗な解が得られるといの労働者が失業することになるかもしれない。

った理由から経済成長論は労働増大的技術進歩にしかしながら、機械による人間労働の代替によっ焦点を当ててきた。また労働増大的技術進歩はカルて人間労働が完全に消え去ってしまうことはなかドアが指摘した経済成長に関する定型化された事った。アセモグルとレストレポは次のようにこれを実と整合的であったことも労働増大的技術進歩の説明している 1)。古いタイプのタスク（task）は機捉え方をサポートしてきた。定型化された事実の内械によって置き換えられ代替されるが、その代替ので特に以下の議論との関係で重要になるのは分配過程で新しいタスクが生まれてきて、その新しいタ関係である。労働増大的技術進歩の下では、資本分

スクは労働に比較優位があるというのである。確か

配率と労働分配率は経済の定常状態で一定になる。

に馬は馬車による輸送が鉄道により代替されるこ

これは定型化された事実と整合的である。

とにより行き場を失うであろう。しかし、馬と異なでは、人工知能をベースとする第 4 次産業革命はり人間は鉄道運転者という新しいタスクを引き受労働増大的技術進歩で捉えることは可能なのだろ

けることが出来るだろう。また、機械が導入される

うか。ビッグ・データを利用した人工知能は多くのと機械運転者という機械と補完的な関係にあるタ労働を不要のものとすることは間違いない。ビジネ

スクを行う人間が必要になるということである。こ

スホテルにおける接客業務などはその典型であろ

れは第 3 次産業革命においても産業ロボットやコう。また自動運転が実現すればトラック運転者、タンピューターの導入はそれに対して補完的なタス

クシードライバーなども代替されるだろう。おそら

クを担うプログラマーやディジタル作業を行う労くルーティンワークを基本とするタスクは人工知働者が必要とされる。すなわち、機械に対して人間

能により置き換えられるだろうが、ルーティンワー

が行う労働もしくは彼らがタスクと呼ぶ作業が代クを基本としない、したがって人工知能では容易に替的な関係にあるのか補完的な関係にあるのかが代替されないタスクも存在するはずである。ルーテ

非常に重要であることが予想される。

ィンワークであるような会計監査や税理事務は人

経済成長論はこのような代替のプロセスを考慮

工知能で代替可能であるが、新しい会計粉飾方法をに入れた経済分析を行ってきた。経済成長論は資本発見する作業などは代替できない。ルーティンワーの蓄積、労働人口の増加、そして技術の進歩を経済

クの教育活動は人工知能によって代替されても、教成長を促進させる 3 要因として重視してきた。中で室で突発するような様々な事件、事象は人工知能でも技術の進歩は一人あたりの産出や消費を増加さ代替できるとは思われない。これらはルーティンワ

せる要因として経済成長理論が最も重視してきたークとは異なる作業を必要とし、人工知能が普及す82

第 5 章 人工知能と経済成長の諸問題

ればするほどその重要性が増す可能性がある。これしたがって、自動化されているタスクの数の増加にらの人工知能によっては置き換えることが困難なより自動化・機械化のプロセスを表現することが可

作業は人工知能とはどちらかというと補完的な作能になったのである。

業であるといえるだろう。

しかし、ゼイラのモデル化ではコブ・ダグラス型

人工知能による作業・タスクが労働増大的技術進の生産関数がベースになっているので、分析は投入歩で捉えるべきではないとすると、経済成長論にお要素間の関係は代替的である場合に限られている。

ける様々な結論が影響を受けることになるだろう。

そこで、アギオンらは代替の弾力性が一定

特に、労働増大的技術進歩の下では一定であった分（Constant Elasticity of Substitution）である

配関係が大きな影響を受けることが予想される。こCES 型生産関数をベースに用いた分析を行った 4)。

の点を明らかにしてゆくことは非常に重要である。

それにより投入要素間の関係が補完的である場合

本稿では次の第 2 節で人工知能が労働を代替すも分析することが可能になった。その関数は複雑なる技術進歩のあり方をどのようにモデル化するか形となるが次の通りである。

について説明する。第 3 節で簡単な経済成長モデル
を用いて第 2 節で説明した捉え方の下での成長プ

𝑌 =𝐴

𝑥 𝑑𝑖

,𝜌 < 1

ロセスを説明する。第 4 節では、その成長プロセス
における分配関係の時間的な推移を説明する。第 5

ここで、積分範囲[0, 1]がタスクの種類を表してい

節でまとめと今後の課題を述べることにする。

る 5)。またパラメーターρは投入要素間の代替の弾力性を意味している。0≤ρ<1 のときタスク間の関2．機械と労働係は代替的、ρ<0 のときタスク間の関係は補完的

経済成長論において生産技術を表すのは生産関である。次節の経済成長モデルでは時間に伴う各変数を用いる方法である。資本と労働という 2 つの生数の変化を調べるので、各変数には時間を表す下付

産要素から産出が生み出されるという技術的な関きの添字 t が付いている。自動化はゼイラと同じ考係を表現するのが生産関数である。一般的には、え方を用いる。自動化されている範囲を [0,Bt) 自𝐹(𝐾, 𝐿)と表される。K は資本の投入量を、L は労働動化されていない範囲を(Bt,1]とする。経済の総資投入量を表している。前節で説明した労働増大的技

本を Kt、総労働を Lt とすると各タスクに分けられ

術進歩は次のように表現される。

る資本と労働は次のようになる。ここでは簡単化のために対称均衡を仮定する。

𝐹(𝐾, 𝐴 ∙ 𝐿)
労働投入に乗じられている変数 A が技術進歩を表𝑥 =しており、A が増加すると労働投入 L が増加していないにもかかわらず労働投入が増えたのと同じ役

𝑥 =割を果たすことになる。しかし、これでは直感的に言っても機械が労働を代替するプロセスをモデル𝐾, 𝑖 ∈ [0, 𝐵),
𝐵𝐿, 𝑖 ∈ [𝐵, 1]
1−𝐵

このとき生産関数は次のように書き換えられる。

化しているとは言い難いように思える。
機械が労働を代替するというモデル化を行った

𝑌 =𝐴 𝐵のはゼイラで、そのモデル化は次のようになされて𝐾𝐵+ (1 − 𝐵 )𝐿
1−𝐵

い る 3) 。 産 出 は n 種 類 の 作 業 、 タ ス ク 𝑥 (i =1,2, ⋯ , n)によって実行され、それぞれのタスクが=𝐴労働により遂行される場合を非自動化、機械（資本）によって実行される場合を自動化と呼んだ。その定𝑥＝+ (1 − 𝐵 )𝐿,ρ < 1

拡張だから、B が増加することが自動化・機械化のなものである。
⋯𝑥

𝐾

自動化の進展は機械によって自動化される範囲の式化はコブ・ダグラス型生産関数を用いる次のよう
𝑌 = 𝐴𝑥 𝑥

𝐵

進展だと言える。するとパラドキシカルではあるが、, 1, … , 𝑛

ρ<0 （要素間が補完的）のとき自動化（人工知能

𝐿 , 非自動化タスクの採用）は Bt の上昇なので、資本減少的技術進歩

𝐾 , 自動化タスク

かつ労働増大的技術進歩という関数形になるので83

第 2 部 第 4 次産業革命にともなう社会の変化ある。一方、0≤ρ<1 （要素間が代替的）のときは∆𝑘 は一人あたり資本の変化を表しているので、左自動化（AI の採用）は資本増大的技術進歩かつ労辺は一人あたり資本の成長率を表している。第 1 項

働減少的技術進歩という関数形になる。またこの集が労働人口の成長率を上回れば（下回れば）一人あ

約された生産関数を見ると、0≤ρ<1 のとき自動化

たり資本の成長率はプラス（マイナス）という事をされたタスクと自動化されていないタスクが代替示している。

的であるといえる。一方、また、ρ<0 のとき自動では自動化の進展はどのように決定されるだろ化されたタスクと自動化されていないタスクが補うか。人工知能の開発、人工知能をどの様に活用す完的であるといえる。

るかを決めるのは、自動化の実用化を行う研究開発

次節では本節で提示した生産関数をベースにし労働者、エンジニアなので、それらの人々の行動をて経済成長のプロセスを説明することにする。

分析することが重要になる。しかし、本稿では簡単化のために自動化の進行（Bt の増加）は外生的に生

3．経済成長モデル

じると仮定する。ただし、自動化の範囲の上限は

本稿では、典型的な経済成長のモデルであるソロ

Bt=1 である。まず初めの分析では自動化はその上限

ー・モデルに前節で説明した自動化のメカニズムをまで外生的に進行するとする。したがって、最終的組み込んでゆくことにする。まず、ソロー・モデルには人間労働はほとんど必要がなくなるケース（完の概略を説明しよう。簡単化のために政府と海外と

全自動化）である。次に上限以前で進行が停止するの取引は捨象する。

ケース（不完全自動化）を分析する。また経済の生経済において生産された産出 Yt は所得として家産性 A は十分に高く、sA＞n が満たされると仮定す

計に分配される。家計は分配された所得を一定の比る。

率で消費と貯蓄に振り分ける。貯蓄される割合（貯以上を総合して経済の時間に伴う運行（ダイナミ蓄率）を s（<1）とする。家計の貯蓄は金融市場をクス）を調べることにする。このダイナミクスを調通じて企業の設備投資として用いられる。企業の設べるために便利なのが位相図と呼ばれるものであ

備投資は経済の物的資本を増加させることによりる。縦軸に一人あたり資本 k をとり横軸に自動化の次の期の経済の産出を増加させて経済成長の源泉

レベル B をとった座標平面が位相図で、それらの変となる。一方で、労働人口が増加すると。産出の総数の時間を通じた動きを赤色の矢印で示している

量の増加には貢献するかもしれないが、労働一人あ（詳細は補論 1 を参照のこと）。

たりの産出や消費は減少してしまうかもしれない。

まず、要素間の関係が補完的であるとき（𝜌 < 0）

この大小関係のバランスを分析するのが次の経済の経済の変動は次の位相図で表すことができる。こ

成長論の基本方程式である。

こで、∆𝑘 = 0の右上がりの曲線は kt の動きが停止する場所を示している。この曲線より上の領域では、∆𝑘 = 𝑠𝑦 − 𝑛𝑘

kt は減少し（下向きの赤い矢印）、この曲線より下の領域では、kt は増加する（上向きの赤い矢印）。
自動化は常に外生的に進行するので、Bt は常に増加

ここで、小文字の y と k は一人あたりの産出 Y/L、一人あたりの資本 K/L を表している。また、∆𝑘 は
時間あたりの一人あたりの資本の変化を意味してし続けている（右向きの赤い矢印）。まとめると、いる。右辺の第１項は一人あたりの貯蓄を表してお経済は図 2-5-1 に描かれているような U 字型の曲

り、その分だけ一人あたり資本は増加する。一方、線状を進んでゆくのである。すなわち、経済の初期

第 2 項は次の事実を表している。一人あたり資本の出発時点で一人あたり資本と自動化の組み合わ

K/L の分母にある労働人口が増加すれば、一人あた

せが H 点で表される場合、経済は初期段階では一人り資本はその分だけ低下する。第 1 項と第 2 項のあたり資本は低下する。しかし、D 点を過ぎる時点

大小が、一人あたり資本が増加するか減少するかをからは一人あたり資本は増加に転じて、その成長は決めることを意味しているのである。両辺を一人あ永久に持続する。

たり資本で除じ、前節の生産関数を一人あたりに変要素間の関係が代替的であるとき（0 < 𝜌 < 1）の換したものをこの動学式に代入すると次式を得る。

∆𝑘
𝑠𝑦
𝐵
=
− 𝑛 = 𝑠𝐴𝑘𝑘𝑘

+ (1 − 𝐵 )𝑘

経済の変動は若干の違いはあるものの、図 2-5-1 と同様の動きをすることが分かる。したがって、自動−𝑛84

第 5 章 人工知能と経済成長の諸問題

図 2-5-1
が上限 1 まで進行するとき、経済は持続的に経済成済の成長はストップする。さらに生産性が十分に低長を続けてゆくことができる。またその成長率は代い場合には経済は縮小してゆくこともありえる。つ替、補完の関係に関わらず次になる。以下の式を見

まり、経済の縮小停滞を防ぐには生産性が高いことて分かるように生産性が十分に高いという仮定よが必要である。一方、要素間の関係が代替的である

り成長率はプラスの値をとる。

場合、経済の生産性が十分に高ければ先の上限が１のケースと同様に経済は持続的に成長し続けるこ（一人あたり資本の成長率）𝑔 ≡とが可能になる。しかし、要素間の関係が代替的な∆𝑘= 𝑠𝐴 − 𝑛𝑘場合は経済が縮小してしまうプロセスは生産性が低くても出現しない 6)。

次に、自動化が完全には進行せず、ある程度で停止する場合には経済の変動はどうなるだろうか。𝐵

4．分配率

が上限𝐵 (< 1)に達したとき一人あたり資本の動き

では、自動化の進展とともに各生産要素への分配は次で決定される。

はどう変化してゆくだろうか。ソロー・モデルでは企業は競争的に行動すると仮定されているので、各生産要素の価格はその限界生産物により決定され

(𝐵
∆𝑘
𝑠𝑦
=
− 𝑛 = 𝑠𝐴𝑘𝑘𝑘

+ (1 − 𝐵)𝑘)る。具体的には賃金率は労働の限界生産物により、−𝑛

資本の価格である利子率は資本の限界生産物により決定される。また、生産技術が規模に関して収穫

証明は補論で議論することにするが、この場合には一定であるために企業の付加価値はすべて労働と投入される要素間の関係が補完的であるか代替的資本に分配されるので、労働分配率と資本分配率のであるかによって経済の成長プロセスは大きく異

合計は 1 になる。

なる。まず、要素間の関係が補完的である場合、経では、前節で示したソロー・モデルにおいて労働85

第 2 部 第 4 次産業革命にともなう社会の変化

分配率、そして資本分配率がどう決定されるか説明にした成長プロセスがどのようになるかについてする。自動化の上限が 1 より小さい場合（不完全自議論を行った。モデル化を行う場合、生産に用いら動化）と上限が 1 の場合（完全自動化）、また要素れる投入要素間の関係、特に自動化が行われたタス間の関係が代替的か否かによって労働分配率の推クと自動化が未達成のタスクの間の関係が補完的

移は左右される。

であるか代替的であるかが重要であることを示し

まず自動化が不完全である場合には、要素間の関た。その結果、自動化が完全に進行するプロセスで係いかんに関わらず労働分配率は低下し続けるか、は、経済の成長は持続することが明らかにされた。

よくて一定値にとどまることが分かる。

一方、自動が不完全な場合には経済の持続的な成長

次に自動化が完全な場合を調べよう。自動化されは停止する、また最悪の場合には経済は縮小してしたタスクと自動化されていないタスクの関係が代まうことを示した。次に、自動化が不完全で終わる替的である場合には労働分配率は 0（資本分配率はケースでは労働分配率が上昇し続けることはない

1）に収束する。つまり自動化された機械、資本にが、自動化が完全に進行して労働が不要になるケー

産出の取り分は全て獲得されることになる。自動化

スではパラドキシカルな結果がおきることを示しされた機械と労働が代替的であるため、労働を使用た。自動化されたタスクと自動化されていないタスする必然性はそれほど高くなく資本で生産を実行

クの間の関係が補完的であれば労働分配率が最終することができるからである。

的に 1 になるのである。労働を用いるタスクがほと自動化されたタスクと自動化されていないタス

んどないにもかかわらずその取り分が 100％になクの関係が補完的である場合には労働分配率は 1ってしまうのは、非自動化されていないタスクに投（資本分配率は 0）に収束する場合が存在する。そ入される労働が自動化された機械による作業（タスの条件は次である。

ク）にとって補完的、言い換えると不可欠だからである。

(∗) (1 − ρ)𝑎 + 𝜌𝑔 < 0

本稿では説明されていないが、しかし重要な課題

ここで、a は自動化の新の速さを表すパラメーター

は失業の問題である。本稿では、機械によって置きである。左辺の第 1 項は自動化の進展の速さを、第換えられた作業（タスク）から離れた労働者が残り

2 項は資本蓄積の速さを表している。また、それぞのタスクによって雇用されることを前提としていれに要素間の代替の程度を示すパラメーターが乗る。しかし、離職した労働者がすぐに雇用されるとじられて加重平均をとる形になっている。この条件は限らない。再雇用の前に新しい仕事に関するノウが意味するのは、自動化の進展があまり速くなく、ハウが必要になるだろう。したがって、労働移動の経済の成長率が高いとき、さらにタスク間の補完の調整の間に失業が発生する可能性がある。この点を程度が大きいとき、自動化されたタスクと自動化さ分析することが重要な課題である。もう一つの課題

れていないタスクの関係が補完的であれば労働のは自動化のプロセスを内生化することである。本文

取り分はむしろ増加するのである。これは自動化のでも説明したように、人工知能を開発し、その人工進展とともに労働という生産要素も必要度が高く知能をどの様に活用するかを決めるのは研究開発なることがその原因である。したがって、労働者が労働者、エンジニアである。彼らの行動を記述した

不利益を被るか否かは人工知能による自動化が進モデル化を行うことも重要である。最後の課題としむかどうかだけでは判断できない。

ては、均整成長の可能性の探求である。本稿では、条件（*）が等号で成立しないケースのみを分析し5．おわりにた。しかし、ミクロ的な基礎付けを行う場合には均

本稿ではいかに人工知能による自動化のプロセ

整成長の可能性も浮かび上がってくるだろう。これスをモデル化するかについて説明し、それをベース

らが今後の分析すべき重要な課題である。

86

第 5 章 人工知能と経済成長の諸問題［補論 1］

位相図

動学式より次が成立する。
∆𝑘𝐵> 0 ⟺ 𝑠𝐴𝑘
⇔ 𝐵

+ (1 − 𝐵 )𝑘𝑘+ (1 − 𝐵 )

𝑘

>

>𝑛
𝑛
𝑘
𝑠𝐴

⇔𝐵

𝑘

+ (1 − 𝐵 )

>

𝑛
𝑠𝐴

𝑘 𝑖𝑓 𝜌 > 0⟺𝐵𝑘+ (1 − 𝐵 )

<

𝑛
𝑠𝐴

𝑘 𝑖𝑓 𝜌 < 0↔𝑘 <(1 − 𝐵 )
𝑛
−𝐵
𝑠𝐴

↔𝑘 >

(1 − 𝐵 )𝑛−𝐵𝑠𝐴

𝑖𝑓 1 > 𝜌 > 0

𝑖𝑓 𝜌 < 0

右辺のグラフを描いたのが本文の図 2-5-1 の右上がりのグラフである。したがって、このグラフが一人あた
り資本の増減を決める境界を形成する。ρがプラスの場合とマイナスの場合で最後の関係式は不等号の向きが異なっているが、そのρの符号の正負それ自体のために同じ関係をあらわすことになる。つまり、関係式の右辺のグラフの上の領域では一人あたりの資本は減少し（図 2-5-1 の下向きの赤い矢印）、そのグラフの下の領域では一人あたりの資本は増加する（図 2-5-1 の上向きの赤い矢印）、したがって、本文で説明した動きを一人あたり資本は示すのである。

［補論 2］

自動化が不完全な場合の成長プロセス

一人あたり資本の増減は次の関係によって決まる。
∆𝑘≥
0 ↔ 𝑠𝐴(𝐵<𝑘+ (1 − 𝐵 )

)

≥
𝑛𝑘
<

要素間の関係が補完的（ρ<0）であるとき、この関係は次のように変形できる。
∆𝑘≥0 ↔ [(𝑠𝐴) 𝐵<− 𝑛 ]𝑘+ (1 − 𝐵 )≤0>(𝑠𝐴) 𝐵> 𝑛 のとき、常に∆𝑘 < 0が成立するので経済は持続的に縮小してゆくことになる。一方、(𝑠𝐴) 𝐵< 𝑛 のとき、ある k*に対して∆𝑘 = 0が成立するので、一人あたり資本の成長が停止する定常状態が存在する。したがって、経済の持続的な成長はストップする。ρはマイナスなので、経済の生産性が比較的高いときに少なくとも経済は破滅的にならないことが分かる。
要素間の関係が代替的（0<ρ<1）であるとき、この関係は次のように変形できる。
∆𝑘≥0 ↔ [(𝑠𝐴) 𝐵<− 𝑛 ]𝑘+ (1 − 𝐵 )≥0<(𝑠𝐴) 𝐵> 𝑛 のとき、常に∆𝑘 > 0が成立するので経済は持続的に成長してゆくことになる。一方、(𝑠𝐴) 𝐵< 𝑛 のとき、ある k**に対して∆𝑘 = 0が成立するので、一人あたり資本の成長が停止する定常状態が存在する。したがって、経済の持続的な成長はストップする。まとめると要素間の代替の程度が高く、経済の生産性が高いとき経済は持続的に成長できるのである。補完的な場合も代替的な場合と同様に経済の生産性が高いほど経済成長は良好なパフォーマンスを示すことがわかる。

87

第 2 部 第 4 次産業革命にともなう社会の変化［補論 3］

分配率

賃金率、すなわち労働の限界生産物は次のようになる、𝑤 (賃金率) = 𝐴 𝐵

𝐾+ (1 − 𝐵 )𝐿(1 − 𝐵 )𝐿)

×

したがって、労働分配率は次のように計算できる。
労働分配率＝

(

=

)

(
(

=

)

(1 − 𝐵 )𝐵=𝑘+ (1 − 𝐵 )
1

𝐵
1−𝐵

𝑘

+1

自動化が不完全な場合、分母の変化は一人あたり資本の動きが最終的に決定する。自動化が完全な場合は、いくつかの要因が労働分配率の変化を決定する。
要素間の関係が補完的（ρ<0）であるとき次のようになる。(𝑠𝐴) 𝐵> 𝑛 のとき経済は持続的に縮小してゆくので労働分配率は減少し、最終的には 0 になる。一方、(𝑠𝐴) 𝐵< 𝑛 のとき、一人あたり資本の成長が停止する定常状態が存在するので労働分配率は一定の値に収束する。
要素間の関係が代替的（0<ρ<1）であるとき次のようになる。(𝑠𝐴) 𝐵> 𝑛 のとき経済は持続的に成長してゆくので労働分配率は減少し、最終的には 0 になる。一方、(𝑠𝐴) 𝐵< 𝑛 のとき、一人あたり資本の成長が停止する定常状態が存在するので労働分配率は一定の値に収束する。
次に、自動化のプロセスが完全である場合を調べよう。まず、このケースでは代替、補完いずれのケース
でも経済は持続的に成長してゆくことに注意しよう。代替的なケース（0≤ρ<1）では労働分配率の式の分母は限りなく上昇するから、労働分配率は 0 に収束する。
次に、補完的なケース（ρ<0）では、自動化の影響を受ける項は自動化の進展（Bt→1）に伴い無限に増加する。一方、資本蓄積の影響を受ける項は資本の増加（kt→∞）に伴い限りなく 0 に近づく。したがって、自動化のスピードと経済成長の速さのどちらが速いかで結果が決まる。次のような自動化プロセスを具体例として考えてみよう。
𝐵̇ = 𝑎(1 − 𝐵 )𝐵
この式は次のことを意味している。左辺は自動化のスピードをあらわしており、そのスピードは 2 つの要素で決まる。第 1 は、自動化の進展は自動化の速度を上昇させる効果である。右辺の Bt がそれを表現している。
これは自動化プロセスの外部性といえる。第 2 は、自動化の進展が進むほど自動化の進展が困難になるという効果である。右辺の（1-Bt）がそれを表現している。この微分方程式は解くことができて、その解は次にな
る。
𝐵
𝐵
=
𝑒
1−𝐵
1−𝐵
ここで、 B0 は自動化進展の初期レベルである。ゆえに、次の不等式(1 − ρ)𝑎 + 𝜌𝑔 < 0が成立するとき
𝑘 は低下して 0 に収束する。したがって、労働分配率は上昇し、1 に収束する。もし逆の不等式が成立すれば労働分配率は 0 に収束する。

88

第 5 章 人工知能と経済成長の諸問題[註]1) The Race between Man and Machine: Implications of Technology for Growth Factor Shares, and Employment,
D. Acemoglu and P. Restrepo, AER, 2018, vol.108 (6)2) これを証明したのは宇沢弘文氏である．H. Uzawa, 1961, Neutral Inventions and the Stability of Growth
Equilibrium, Review of Economic Studies, vol. 26, no. 2, pp. 117-124.
3) J. Zeira, 1998, Workers, Machines, and Economic Growth, Quarterly Journal of Economics, vol. 113, issue
4, pp. 1091-1117.
4) P. Aghion, B. Jones, and C. Jones, 2019, Artificial Intelligence and Economic Growth, in The Economicsof Artificial Intelligence: An Agenda, A. Agrawal and A. Goldfarb, editors, NBER, Chicago UP..
5) 以下では計算及び表記の簡単化のためにタスクが連続的に存在するとしているが、タスクが離散的に存在すると考えても同じである。
6) 不完全自動化のケースで縮小成長や持続的成長のケースが起きるのは、CES 型生産関数の場合には Inada 条件が成立しないからである。

89

第 2 部 第 4 次産業革命にともなう社会の変化

90[第 2 部] 第 6 章

第 4 次産業革命時代の競争政策と経済分析
若森

直樹 ix

【要約】1)
第 4 次産業革命はプラットフォーム企業を生み出してきた。プラットフォーム企業は膨大な取引を日々仲介しているが、近年プラットフォームが収集している個人データの帰属や、取引先企業への優越的地位の濫用が問題として顕在化してきている。そのようなプラットフォーム企業同士が合併を試みた
場合、社会的に望ましい帰結をもたらすだろうか。また、その際の競争政策上の懸念としてどのようなものがあるだろうか。さらに、プラットフォーム企業が台頭してきた現在の環境下で、経済分析を行う役割を担っている（実証産業組織論の）研究者、企業内のエコノミスト、そして政策担当者はどのように第 4 次産業革命に適応していくかについて論じる。

ix

東京大学大学院経済学研究科講師

91

第 2 部 第 4 次産業革命にともなう社会の変化

1．第 4 次産業革命とプラットフォーム企業の台頭販売できるようになっている（規模の経済、範囲のGAFA（Google, Amazon, Facebook、Apple）と呼経済）。また、物理的なショッピングモールとは比ばれる企業群の提供するサービスは我々の生活のべものにならないほど店舗数が多いにも関わらず、奥深くまで浸透してきている。起床してすぐにオンライン・ショッピングモールは物理的な距離がiPhone で Gmail や Facebook をチェックし、YouTube

ないため、または検索機能が優れているため、多くを見ながら朝食をとり、途中の広告で出てきた商品の商品を発見、閲覧、比較することも容易になってを Amazon でチェックする…という生活を読者も送いる（探索費用の減少）。また、オンライン・ショっているのではないだろうか

2)。GAFA や近年急成

ッピングモールではプラットフォーム企業が過去長を遂げているテック企業（Uber、Airbnb など）のの購入履歴に基づいておススメなどの情報を提供

特徴は、基本的に異なるタイプの経済主体（例えば、することにより売り手と買い手のマッチング効率

売り手と買い手）の取引を仲介するプラットフォーが向上している（マッチング摩擦の減少）。このよ

ムを、ネットワーク外部性が働きやすいオンライン

うに、第 4 次産業革命による情報技術の発展は、大上で提供している点で、それゆえに、私たちはそれ

量の情報処理を可能にし、売り手と買い手の間に存らの企業群をプラットフォーム企業と呼んでいる在していた仲介者を全て排することと、消費者の商3)。例えば、日本企業の中でプラットフォーム企業

品探索を容易にすることで取引のスピードと取引の代表例とされる楽天株式会社（以下、楽天）が運の限界費用を極限まで抑えることに成功し、プラッ

営する楽天市場では、登録した出店者が楽天市場のトフォームはまさに一つのマーケット（市場）とし

ウェブサイトを訪れた消費者に財・サービスを販売て存在していると考えられる。

することができるが、たくさんの潜在的な消費者がそのようなプラットフォーム企業は一企業でさ楽天市場にいるのであれば出店者側の楽天市場にえ膨大な取引相手を持ち、膨大な取引を日々仲介し出品するメリットも大きくなり、逆に多くの出店者ているわけだが、近年プラットフォームが収集してがいるのであれば消費者としても楽天市場によりいる個人データの帰属や、取引先企業への優位性が魅力を感じるようになるだろう。このような効果を問題として顕在化してきている。そのような中、仮（間接的）ネットワーク効果と呼び、プラットフォにそのようなプラットフォーム企業同士が合併をーム企業は情報技術を駆使しネットワーク効果を試みた場合、それは許されるべきだろうか。本稿第高めることで、その価値を高めていると考えられる

2 節では、そのようなプラットフォーム企業の合併

4)。そのようなプラットフォーム企業という概念がの結果何が起こると予想されるか、また、その際の経済学で考案されたのは 2000 年代初頭からで、競争政策上の懸念としてどのようなものがあるか

Rochet and Tirole (2003)、Caillaud and Jullien

について経済学的な視点から考えてみたい。さらに、(2003)、Armstrong (2006)などの一連の研究によっ

第 3 節ではそのような環境変化に伴い、経済分析をて確立され、以来その性質について急速に研究が進行う役割を担っている（実証産業組織論の）
研究者、

5)

められてきた 。

企業内のエコノミスト、そして政策担当者がどのよ

これらプラットフォーム企業は第 4 次産業革命

うに適応していくかについて論じる。

と密接に関係していると考えられるが、それらの企業が台頭する前にはどのようなサービスや企業が

2．第 4 次産業革命への競争政策の適応

プラットフォームになっていたのかを考えてみる競争政策は、市場経済を機能させるための企業間ことで、第 4 次産業革命との関連性を探ってみよの競争のルールであり、資本主義の根幹をなす政策う。例えば、楽天市場や Amazon マーケットプレイ

群の一つである。日本の競争政策の中心には独占禁スなどのオンライン・ショッピングモールは物理的止法があるが、前節で見てきた第 4 次産業革命と共なショッピングモールの進化版と考えられるが、物に出現してきたプラットフォーム企業は競争政策

理的なショッピングモールと比べると、第一に土地に変化を促していると考えられる。例えば、公正取などの制約がないため、大量の出店が可能になり、引委員会ではプラットフォーム企業と消費者の取

消費者の観点からはさまざまなタイプの商店を訪引における指針として「デジタル・プラットフォー

れ楽しむことができ、また、出店者側の視点からしム事業者と個人情報等を提供する消費者との取引てもローカルな消費者だけでなくより多くの人ににおける優越的地位の濫用に関する独占禁止法上92

第 6 章 第 4 次産業革命時代の競争政策と経済分析の考え方」を、プラットフォーム企業間の合併につ

このような送料無料化の施策は社会的厚生（つまいては「企業結合審査に関する独占禁止法の運用指り、消費者余剰、出店者の利潤、そしてプラットフ

針」及び「企業結合審査の手続きに関する対応指針」

ォーム利潤の和）を最大化している可能性はある。

の改訂を 2019 年 12 月 17 日に行っている。本節でというのも、送料無料や複雑な料金体系を簡易化す

は、独占禁止法に出てくる「優越的地位の濫用」と、ることは、消費者の探索費用を下げるため、既に顧経済学の一つの概念でありプラットフォーム企業

客だった消費者の消費者余剰は増加するだろうし、が有していると考えられる「交渉力」について、2-

新たに楽天市場を利用する消費者も増えるであろ1 小節では楽天市場における全店舗送料無料化をう。よって、プラットフォーム企業として楽天はよ

例に、2-2 小節では LINE 株式会社と Z ホールディ

り高い利益を享受する可能性が高く、消費者余剰とングス（Yahoo! Japan の親会社）の合併を例にしプラットフォーム利潤の増分が、出店者の負担を上て、競争政策がどのように第 4 次産業革命に適応す回っている可能性があるため、社会的厚生は上昇し6)ている可能性がある。しかしながら、出店者の負担るべきかを考えてみたい 。

は、特に顧客単価が低い出店者に集中すると考えら
2-1.楽 天 市 場 の 送 料 無 料 化 問 題 と 優 越 的 地 位 の 濫 用

れ、そのような出店者からすれば、その負担分を上2020 年 2 月 10 日、楽天が独占禁止法違反、特に回るような売上の伸びが観察できれば良いが、そう「優越的地位の濫用」の疑いで、公正取引員会の立でなければ、正常な商慣習に照らして不当な不利益

ち入り検査を受けた。同社が運営する楽天市場の送を与えられたと言うことになるであろう。私見だが、料を、2020 年 3 月 18 日から 3,980 円以上の商品購

この問題の本質は経済学で言うところの価格差別

入で（一部地域を除き）基本的に無料とする方針をと交渉力（の変化）であると考えられる。すなわち、打ち出していたためである。楽天側は、出店者によ

顧客平均単価で見て異質性（heterogeneity）があって送料が異なるために注文を確定するまで最終

る出店者側（つまり、顧客単価が高いような出店者

的な支払価格がわかりにくく、消費者に混乱を生じもいれば、低い出店者もいる）に対して、従来出店させており、それを是正するために一つの店舗で者側の裁量で決められた送料に対して、均一価格

3,980 円以上購入した場合に、その送料を出店者の（uniform pricing）を強いるような契約の変更を負担で一律無料にする、という方針を打ち出してい行ったため生じた問題だと考えられる。仮に最初かた。しかしながら、一部の出店者らは、楽天が送料

ら楽天市場が送料無料を謳い、出店者に出店者の負無料を強制することは独占禁止法に違反するとし

担で送料を賄う契約を結んでいたのであれば問題て、公取委に調査を求めていたのだ。

がこじれることはなかったであろう。ただ、その場優越的地位の濫用とは、『取引上優越した地位に合は、多くの小規模出店者は楽天市場には参加しなある事業者が取引の相手方に対して、正常な商慣習かったと予想され、楽天市場は消費者にとって魅力に照らして不当に不利益を与える』ことである。公的なプラットフォームにはならず、現在ほど大きく

正取引委員会のガイドラインに従って本件を解釈ならなかった可能性もある。つまり、価格差別の問するならば、まず以下のような条件を満たすとプラ題であると同時に、動学的な交渉力の変化も大きなットフォーム企業が優越的な地位にある事業者と要素になっている（2-2 節にて再論する）。

認定される。すなわち、（1）商店のプラットフォー

その後、紆余曲折を経て、楽天が 2020 年 3 月 6

ム企業に対する取引依存度が大きく 7)、（2）プラッ日に「新型コロナウイルスの影響」ということで送トフォーム企業の市場における地位が高く 8)、（3）

料無料を撤回し、導入が可能になった出店者から導商店にとっての取引先変更の可能性が低く、（4）そ入し、送料無料化で売上が落ちた場合の支援策も検の他プラットフォーム企業と取引することの必要討する、と発表したことで、本問題は収束した。し性を示す具体的事実がある。それらの条件が満たさかしながら、（プラットフォーム企業は一般的に取れているならば、楽天は出店者に対して優越的な地

引上優越した地位にあると考えられることが多い

位にあると認定され、さらに今回の行為（送料無料が）楽天は果たして本当に優越的な地位にあったの化）が正常な商慣習に照らして不当な不利益を与えであろうか、そして、送料無料化が導入されていたると認定されるのであれば、独占禁止法に違反してら本当に多くの出店者に不利益がもたらされてい9)いるということになる 。

たのかの検証は今後必要になってくるであろう。ま93

第 2 部 第 4 次産業革命にともなう社会の変化

た、この楽天の事例が象徴するように、プラットフられる。なぜならば、多くの消費者がその決済手段

ォーム企業はその規模から、1 つの契約の変更だけを持てば持つほど、商店としては潜在的顧客が増えでも、その影響は計り知れなく大きくなることがあるという意味で望ましく、同様に決済手段を使えるる。そのようなプラットフォーム企業同士が合併す商店が増えれば増えるほど、消費者もその決済手段

るとなると、合併審査はさらに難しくなると考えらを持つインセンティブが高くなるからだ。さて、それる。それを次小節で見て行こう。

のような決済プラットフォームである LINE Pay と
PayPay が合併したら、どのようなことが起こると2-2．プラットフォーム企業間の合併と交渉力予想されるだろうか。

企業の合併（Mergers and Acquisitions）は市場

まず、一つの面である消費者の市場を考えてみよ

構造を変える一つの重要な要素であり、一般に比較う。現在はいずれのサービスも利用料がかかってお的規模の大きな企業の水平合併は慎重に検討されらず、会員登録料（初期費用）と決済にかかる利用る。なぜならば、合併には二つの相反する効果があ

料（従量）も共に無料である。一般にプラットフォるとされており、それぞれの効果を見極めて判断しーム・ビジネスでは一方のサイドには使用料を求めなければならないからである。一つ目の効果は合併

ず（ともすればポイントなどでゼロ以下の価格を設する企業間のシナジーにより従来よりも安く財・サ定することもあり得る）一方、逆サイドの経済主体

ービスを供給できるようになったり、研究開発が進に価格の支払いを求めることが均衡として実現しんで新たな財・サービスを提供できるようになったやすいことが知られている 13)。よって、LINE Pay

りする効果で、企業の利潤と共に社会的厚生を上昇と PayPay が合併したとしても、恐らく初期費用でさせるため効率性向上効果とも言える。もう一つのある会員登録料も従量部分の利用料も無料が維持

効果は合併後に企業数の減少を通じて競争が緩和されるのではないかと経済理論的に予想される。もされ企業の市場支配力が増加してしまう効果で、競し、プラットフォーム企業でなければ議論はこれで争制限効果と呼ばれ、社会厚生を低下させる

10)

。合

終了だが、プラットフォーム企業の合併審査が難し

併にはそのようなトレード・オフが存在しているた

いのは、消費者側だけでなく、決済手段を受け取る

め通常競争当局（日本では公正取引委員会）が合併

商店のサイドへの影響も同時に考える必要がある（企業結合）の審査を行い、各効果を勘案して合併点であろう。

の是非を決めている11)。このような審査はプラッということで、今度はもう一つの面である、商店

トフォーム企業の合併の場合にどのように行われ側への価格設定がどのようになるか考えてみよう。

るべきだろうか。プラットフォーム企業の合併後の2020 年 5 月 31 日現在、LINE Pay のウェブサイト

影響を一般的に評価するのは困難なため、ここではによると、商店が払う費用は同じく 3 タイプあり、

リテール決済（消費者決済手段）の例を通じて論点（1）導入費用、（2）月額費用、（3）決済手数料で、を整理・提示して考えてみたい。

それぞれ 0 円、0 円、0％となっている。ただ、決さて、2019 年は各種キャッシュレス決済手段が済手数料には但し書きで「2021 年 7 月 31 日まで。

普及した年で、キャッシュレス元年とも呼ばれた年

2021 年 8 月以降は 2.45%[税別]」との記述がある。

であった。2019 年 10 月から政府主導のキャッシュ

同様に、PayPay のウェブサイトによると商店側がレス・還元事業が始まり、それに前後して各種の決払う費用は 3 タイプあり、（1）導入費用、（2）運用

済手段提供会社がキャンペーンを次々と行い、消費コスト、（3）決済時にかかる手数料、とのことであ者としてはキャッシュレスの決済手段を使っている。そして、こちらも導入費用と運用コストは無料、

れば、常に何らかしらのキャンペーンで得をできる

決済時にかかる手数料は 0～3.74%程度と書かれてという非常に喜ばしい年であった。そのような年のおり、但し書きで「決済時にかかる手数料は事業者中に出てきたのが、QR コード型の決済である LINEにより変わりますが、PayPay の場合は 2021 年 9 月

Pay を運営する LINE 株式会社と、同じく QR コード

30 日まで手数料が無料です。
」となっている。

型決済の PayPay を運営する PayPay 株式会社の親LINE Pay の場合は既に将来的な料金プランが提会社である Z ホールディングスの経営統合である

示されているが、PayPay の場合は（少なくともウ12)。各決済手段は、買い手である消費者と売り手でェブサイト上では）明示されておらず、将来的に楽ある商店をつなぐプラットフォームであると考え天市場の送料無料化と似たような議論が巻き起こ94

第 6 章 第 4 次産業革命時代の競争政策と経済分析るのではないかと筆者は懸念している 14) 。仮にプラットフォーム企業、そして、プラットフォーム

LINE Pay と PayPay が合併したとすると、消費者の企業の台頭に伴って競争政策がどのように適応し観点からは利用できる場所が増加し利便性が向上ていくかについて論じてきた。本稿を締めくくるにするため（そして利用料金はゼロのまま変更がない

あたり、本節では（主に実証分析を行う）経済学者、であろうため）、合併後に利用する消費者の数は従

企業内のエコノミスト（もしくはデータサイエンテ

来の LINE Pay と PayPay の利用者の合計よりも増ィスト）、そして政策担当者が、第 4 次産業革命と加するであろう。そして、より大きなカスタマーベ

共に変化する競争政策や競争環境にどのように適ースを抱えることになったプラットフォームは、従応していくべきかについて論じたい。

来の利用料よりも高い利用料を商店側に要求することも考えられるからである。ただ、大きなカスタ

3-1．第 4 次産業革命への経済学者の適応マーベースを獲得できる背後には多数の商店が決経済学の実証分析手法は伝統的に「構造推定アプ

済手段を受け付けてくれるという事実を忘れてはローチ」「実験的／誘導系アプローチ（以下、誘導

ならず、プラットフォームを利用する消費者数の増系アプローチと呼ぶ）」に大別される 18)。一般的に、

加から得られる余剰が全てプラットフォームに帰二つのアプローチは、推定を行う際に、各経済主体

するべきわけではない。経済学ではこのような余剰の最適化問題を定式化し解き、その解を直接的、もの分配を考えるフレームワークとして、「交渉ゲー

しくは間接的に利用して推定を行うことで、経済の15)。その際に重要なのは、根源的パラメータ（fundamental parameters）を求交渉が決裂した場合に得られる「威嚇値」であり、めるか否かで区分されることが多い 19)。前節で論

これは先述した優越的地位の濫用のガイドライン

じてきた競争政策を扱う実証産業組織論という分の（3）商店にとっての取引先変更の可能性、に相野は、1990 年代頃から構造推定アプローチを中心

ム」を用いることが多い

当すると考えられる16)。

に発展してきた。その背景には、企業内に分析可能

先述の公正取引委員会が公表した「企業結合審査

なミクロデータの蓄積が不足していたことやコンに関する独占禁止法の運用指針」や「企業結合審査

ピュータの計算量制約があり、そして仮にミクロデの手続きに関する対応指針」には、このような多面ータが存在していたとしても（企業にとって部外者的な分析がなされることが明記されたものの、実務である）経済学者が企業内データにアクセスするこ

的にはどのように判断がなされるのかはまだわかとは非常に困難であった点が挙げられる 20)。そのっていない。さらに、近年、プラットフォーム企業

ような状況の中、限られたデータ（例えばマーケッの優越的地位の濫用が一つのキーワードになってトシェアや市場に存在する企業数などの集計化さおり、合併審査のみならず、優越的地位の濫用をどれたデータ）を用いて企業行動を理解するためには、のように運用していくのかに注目が集まっている。

もしくは、政策の評価を行うためには、経済理論モ

公正取引委員会による「優越的地位の濫用」の濫用

デルから導かれる変数間の関係性をデータの生成

は企業活動を委縮させかねないので、慎重に運用す過程に課す必要があったため、構造推定アプローチ

べきであろうものの、プラットフォーム企業の合併が急速に浸透していったと考えられる 21)。

などを梃子にした市場支配力上昇も看過できない

しかしながら、第 4 次産業革命は天文学的数字の部分がある。現在、産業組織論では交渉力の実証研

データの記録を可能にし、さらに、何テラバイトに究が進んでおり、優越的地位の認定にはそれらの研も及ぶビックデータの解析が可能な高性能のコン究で得られた知見を活かしていくべきであろうし、ピュータを産み出してきた。さらに現在では多くの社会的厚生の向上のため、実証産業組織論研究者はテック企業が経済学者との共同研究を行っており、政策担当者が持っている問題意識を共有し、実務的

従来のように限られたデータにしかアクセスできな問題に即した研究を行っていく必要が出てくる

ない状況は大幅に改善されてきている。そのようにと考えられる17)。

豊富なデータがある今日、経済分析として構造推定
アプローチのみを採用する必然性は低下してきて

3．第 4 次産業革命への経済学者・企業内エコノミ

おり、実証産業組織論の研究者には従来よりも誘導

スト・政策担当者の適応系アプローチを熟知し、応用できる研究能力が求め前節までは第 4 次産業革命と共に台頭してきたられることになるだろう。ただ、それは必ずしも構95

第 2 部 第 4 次産業革命にともなう社会の変化

造推定アプローチの研究や教育を行わなくても良占ではなく、類似の企業が似たような製品を開発・いということを意味するわけではないことに注意

販売しており、仮に自社のミクロデータが豊富に存されたい。というのも、前節で論じてきたように、在していたとしても、他社のデータなくして自社の第 4 次産業革命の進展に伴い未知の問題が必ず出戦略を決めるのは困難であるからだ。そのような状てくると予想されるからだ。プラットフォーム企業

況で、他社がどのように自社の価格戦略などに反応に対する規制の是非やプラットフォーム間の合併

してくるかは構造推定アプローチを用いて分析すなどはその最たる例であり、そのような未知の問題

るのが自然だろうし、マーケティングを行う際に頻にアプローチするためには、何らかの外生的な政策

繁に用いられる A/B テストなどを計画・実施する際の変更を必要とする誘導系アプローチよりも、基本には当然誘導系アプローチを熟知する必要がある。

的な経済理論モデルに立ち返り経済主体がどのよゆえに、重要性としては機械学習アプローチが若干うに行動を変えるかを一から考える構造推定アプ高いものの、それ以外の手法にも精通する必要もあ

ローチは強力なツールとなることが多い。以上から、るだろう。

今後経済学者は両アプローチを熟知していること

さらに、経済学者や企業内エコノミストの変化をが重要になってくると考えられる。

受けて、政策担当者も変化する必要が出てくると考えられる。近年、エビデンスに基づく政策立案を意

3-2．第 4 次産業革命への企業内エコノミストや政味する「Evidence Based Policy Making（略して策担当者の適応EBPM）」が大きな潮流としてあり、そのようなエビ

翻って、企業内のエコノミスト／データサイエン

デンスを考える際には、さまざまな手法に熟知し、ティストはどのような能力が求められるようにな

さらには各手法の長所短所を理解し、適切に解釈でってくるであろうか。彼らには、構造推定アプロー

きるスキルも重要になってくるだろう。政策の導入

チよりも誘導系アプローチが重要になってくると時には、企業が行うような A/B テストを行えれば良考えられるが、それらに加えて重要なのは、近年経

いが、一般企業とは異なり実験を行うことが難しい

済分析の手法として新たに加わりつつある「機械学ので、時には構造推定アプローチなどを使う必要も習アプローチ」であると考えられる。例えば、イン出てくるであろう。また、先述の合併審査や企業間

ターネット広告が表示される背後にはオークショ

取引の優越的地位の濫用の認定などでは、企業からン（競争入札）があり、そのオークションのデザイ提出されるミクロデータや経済分析を精査する必ンや企業の広告を出す際の入札戦略は経済的な分要も出てくるであろう。また、本稿では扱えなかっ析に裏付けされているため、ある程度長期間に渡ったデジタル・カルテルなどを精査する際には、各企て根幹にあるアルゴリズムは変化しないと考えら業が行っている価格設定のプログラムを読み解くれる。しかしながら、消費者の選好は比較的短期的ことも必要になるかもしれず、その際には機械学習なスパンで変わるため、入札戦略やどのような広告アプローチも重要になってくる可能性もある。よっをどのようなターゲットに出すかというパラメーて、政策担当者も各手法に対する理解を深める必要

タのチューニングは頻繁に行われる必要があるだがあるだろう。

ろう。経済学者が論文を書く際にある財の需要関数を推定する際には、データの制約などから、需要関

以上のように、経済分析の企業・政策担当者への数の形状（パラメータ）が毎日・毎週変化するとは浸透を踏まえると、私たち経済学者は研究面だけで考えないことが多いが、現実のインターネット広告

なく、教育面でも変化を求められることになると考を出す企業は消費者の需要の変化を具に捉える必えられる。従来、2000 年頃から大学学部で教えら要があり、そのような状況では順次データをアップれてきた産業組織論はミクロ経済理論（主にゲームデートし、新たな需要予測モデルを作っていく必要理論）をベースにした理論的な側面を強調してきたがあるからである。そのような状況では、機械学習

が、今後は従来の理論的な議論に加えて実証分析

アプローチは非常に強力な分析手法だろう。

（手法を教えるだけでなく実際にデータを用いてとは言うものの、企業内エコノミストにとっても推定ができるようになること）も含めた教育を推進

構造推定アプローチや誘導系アプローチは重要でしていく必要性が高まってくると考えられる。

あると考えられる。なぜならば、多くの産業では独96

第 6 章 第 4 次産業革命時代の競争政策と経済分析[参考文献][1] Adachi, T. and M. J. Tremblay (2020): “Business-to-Business Bargaining in Two-Sided Markets.” Available
at SSRN: https://ssrn.com/abstract=3388383[2] Adachi, T. and M. J. Tremblay (2020): “Cournot, Conduct, and Homing in Two-Sided Markets.” Available
at SSRN: https://ssrn.com/abstract=3560566[3] Armstrong, M (2006): “Competition in Two-Sided Markets,” The RADN Journal of Economics, 37(3), pp.
668-691.
[4] Berry, S. T. (1994): “Estimating Discrete-Choice Models of Product Differentiation,” The RAND Journalof Economics, 25(2), pp. 242-262.
[5] Berry, S.T, J. Levinsohn, and A. Pakes (1995): “Automobile Prices in Market Equilibrium,” Ecoometrica,
63(4), pp. 841-890.
[6] Caillaud, B and B. Jullien (2003): “Chicken & Egg: Competition among Intermediation Service Providers,”
The RAND Journal of Economics, 34(2), pp. 309-328.
[7] Collard-Wexler, A., G. Gowrisanakaran, and R. Lee (2019): “Nash-in-Nash Bargaining: A Microfoundation
for Applied Work,” Journal of Political Economy, 127(1), pp. 163-195.
[8] Olley, G. S. and A. Pakes (1996): “The Dynamics of Productivity in the Telecommunications Equipment
Industry,” Econometrica, 64(6), pp.1263-1297.
[9] Rochet, J.-C. and J. Tirole (2003): “Platform Competition in Two-Sided Markets,” Journal of theEuropean Economic Association, 1(4), pp. 990-1029.
[10] Weyl, E. G. (2010): “A Price Theory of Multi-Sided Platforms,” American Economic Review, 100(4), pp.
1642-1672.
[11] 中嶋亮 (2016) 「「誘導型推定」v.s.「構造推定」」『経済セミナー増刊 進化する経済学の実証分析』、日本評論社、
pp. 52-62.

[註]1) 本稿の作成にあたって、安達貴教氏から有益なコメントを頂いた。記して感謝したい。
2) Amazon のオンラインショップを利用しない人でも、近年多くのインターネットサービスが Amazon Web Services（AWS）という世界最大のクラウドサービスを利用して提供されており、我々は知らず知らずのうちに Amazon を利用していることが多々ある。
3) 日本語ではプラットフォーマーとも呼ばれている。また、プラットフォーム企業をより正確に定義する試みもなされており、Weyl (2010)ではプラットフォーム企業であるための 3 つの要件を挙げている。
4) 間接的ネットワーク効果に対して、直接的ネットワーク効果という概念も存在する。例えば、電話や電子メールのようなプラットフォームの場合、使用している人が多いほど使用する際の利便性が高まり、このような場合は直接的ネットワーク効果と呼ばれる。楽天市場の場合、出店者の視点からは消費者の数が増加すると潜在的な顧客が増えるため正の間接ネットワーク効果がもたらされるが、他方でライバルとなる出店者が増えると顧客を奪われるた
め負の直接ネットワーク効果が働いていると言える。このように、プラットフォームの同じサイドに対するネット
ワーク外部性を直接的ネットワーク効果、異なるサイドに対するネットワーク外部性を間接的ネットワーク効果と呼ぶ。
5) 本報告書の第 2 部第 7 章もその一例であり、プラットフォームの定義を含めて、より詳しい理論的な議論は第 2 部
第 7 章を参照されたい。
6) また、これらの問題以外にもデジタル・カルテルの出現や個人情報の取り扱いの問題などがあるが、紙面の関係
上、それらについては割愛する。
7) この場合の取引依存度は、ある出店者の楽天市場における売上高を、当該の出店者の全売上高で除して算出されるとする。
8) この場合は、楽天市場のマーケットシェアや市場における順位が考慮される、とされている。
9) より正確には、以下のことを禁止している：（イ）継続して取引する相手方に対して、当該取引にかかる商品または役務以外の商品または役務を購入させること、（ロ）継続して取引する相手方に対して、自己のために金銭、役務その他の経済上の利益を提供させること、（ハ）取引の相手方からの取引に係る商品の受領を拒み、取引の相手方から取引に係る商品を受領した後当該商品を当該取引の相手方に引き取らせ、取引の相手方に対して取引の対価の支払いを遅らせ、若しくはその額を減じ、その他取引の相手方に不利益となるように取引の条件を設定し、若しくは変更し、又は取引を実施すること。
10) 競争制限効果は合併した企業が単独で行う単独効果（unilateral effects）と、合併した企業と合併当事者ではないが同じ市場に存在していた企業による協調効果（coordinated effects）の 2 つに分類される。
11) より具体的には、企業結合審査の対象となるか否かの判断がなされ、その対象となった場合は「一定の取引分野の確定」がなされ、その取引分野ごとに実質的に競争を制限するか否かを単独効果と協調効果の観点から総合的に検討することになっている。
12) 本稿ではリテール決済の側面に着目するが、この合併審査の難しさは、Z ホールディングスは Yahoo! JAPAN のサーチエンジンやその他サービスを提供しているのに対し、LINE 株式会社は主に SNS サービスの一種である LINE を提97

第 2 部 第 4 次産業革命にともなう社会の変化

供している点で、各々のサービスで集めた個人情報を共有して、広告市場などで市場支配力が上昇する点などもある。
13) 例えば、プラットフォーム研究の礎にもなっている論文である Armstrong (2006)でも、より間接ネットワーク効果を享受する側がより多くの料金をプラットフォームに支払うことが均衡になっており、その後の研究で一方の価格がゼロになる場合もあることが示されている。
14) ウェブサイト上に明記されていないだけで、各商店との契約書には将来の料金が書かれている可能性は否定できない。
15) PayPay の将来の利用料は幅をもっていることから、一つの価格を設定するというよりも、むしろ個別に（あるいは企業規模や産業に応じて）利用料を交渉していく可能性もあると考えられる。
16) このような点に着目し、うまくモデル化したのが Adachi and Tremblay (2020a, 2020b)であり、論文では理論モデルを構築し政策的含意を得ることに成功している。
17) 個々の商店とプラットフォーム企業との一対一の交渉ゲームを考えると、新たに発生する余剰はプラットフォーム
企業に帰してしまう可能性が高く、複数の経済主体が同時並行的に交渉を行っているようなモデルを考える必要があるかもしれない（例えば Collard-Wexler, Gowrisankaran, and Lee (2019)などを参照されたい）。
18) 後者は「実験的アプローチ」と「誘導系アプローチ」別々に定義されることも多い。また現在は、それらの分析手法区分に「機械学習アプローチ」を加えることもあり、3-2 小節にて議論する。
19) より正確な分類法や分析の例、そして 2010 年頃に起こった二つのアプローチの論争については中嶋（2016）を参照
されたい。
20) 労働経済学や他の分野では、個人や家計を長期間に渡って追跡したパネルデータの整備・蓄積がなされており、そのような（情報量の意味において）リッチなミクロデータと親和性の高い誘導系アプローチが採用されることが多かったため、誘導系アプローチに属する計量経済学手法が開発されてきたと考えられる。
21) 例えば、需要関数を推定する際によく用いられる Berry (1994)や Berry, Levinsohn, and Pakes (1995)では、個人が効用を最大化するように選択肢を選んでいると仮定し、離散選択モデルから得られる選択確率を集計化した予想されるマーケットシェアと実際のマーケットシェアを一致させるように推定が行われている。また生産関数を推定する際によく用いられる Olley and Pakes (1996)という手法では、今期の投資が多い会社は投資が低い会社に比べ（データでは観測されない）より良い生産性のショックを受けている、ということを理論的に示し、その関係性をうまく用いることで、通常の手法より精度の高い推定を可能にしている。

98

[第 2 部] 第 7 章

プラットフォーム、シェアリングエコノミー、P2P 取引は市場経済をどう変えるか？
新海

哲哉 x

【要約】
本稿では、昭和中期の日本の高度経済成長期、製品差別化とバラエティ増の時代から平成初期のバブ
ル崩壊後の経済のグローバル化と日本経済の低迷する 20 年余りを経て、平成後期から、プラットフォーム・シェアリングエコノミーによる取引の進展する令和に至るまでの日本の経済・社会の変化を概観する。そして、日本経済・社会に起こったこれらの変化が、モノ・サービスの生産から消費者に届くまでの流通構造と市場取引にもたらした変化を概観した。そのうえで、モノ・サービスの生産者から消費者への広告による情報伝達方法の変遷と限界費用の構成の変化が、各段階の企業、消費者等が得る市場
取引価値の各取引参加者への分配構造にもたらした影響を図式化して直観的に説明した。

x

関西学院大学大学院経済学研究科教授

99

第 2 部 第 4 次産業革命にともなう社会の変化

1．はじめに～プラットフォーム企業とは？～にする。

近年、Big Tech や GAFA とも称され、ビジネスの世界で莫大な利益を得、その行動が他の業界の2．高度経済成長と大衆消費社会の形成と発展と消企業、消費者、世界の政府や競争政策当局からも費者信用としてのプラットフォーム企業

注目される Google, Apple, Facebook,

第 2 次大戦後、経済成長を遂げた欧米資本主義

Amazon.com ,Netflix, Microsoft などの巨大企業

各国の経済がそうであったように、日本経済での多くは、プラットフォーム企業と呼ばれる。

も、敗戦後の混乱期から、朝鮮戦争による特需な日本でも、こうしたプラットフォーム企業はどによる工業製品の輸出増加は、工業・製造業な

我々の身近にたくさんある。転職希望者と即戦略

どの製品の需要増加をもたらしこれらを生産供給の優秀な人材を求める企業を繋ぐ、転職サービスする第 2 次産業が発展し、製造業の労働需要が増のビズリーチ、有名大学の近くにあり、学生と彼加した。私がこの世に生を受けた 1950 年代中盤以らから優秀な人材の採用を望む企業を繋ぐ「知る降、これを契機に農林水産業などの第 1 次産業がカフェ」などである。所有する不用品や手作りを中心の地方からそれらの財の消費地に近い都市へ

売りたい人と安価に中古品や手作り品を売りたいの人口移動が起こった。都市では多くの労働者が人を繋ぐ、メルカリもプラットフォーム企業であ仕事を得て定住し、彼らの所得は増加し、財の需る。

要、第 3 次産業であるサービス業への需要も増加

プラットフォーム企業は、１）2 つ以上の異なする。第 2 次大戦後のモノのない生活からの所得るユーザーグループに異なる財（製品）やサービの増加は、人々に財・サービスへの爆発的欲求をスを供給し、2)すべてのグループユーザーに提供

満たす消費機会を与え、都市とその周辺には大きする財やサービスの価格が決定でき、3)一方のユな国内の財・サービス市場が生まれ、日本企業はーザーグループに属する利用者の効用(便益)は、

多種多様な財・サービスを大量生産し、市場に供他方のユーザーグループに属する利用者数に依存給する大衆消費社会となる。

する(ネットワーク外部性)が存在するという 3 つ

都市はそれまで、以前から都市のある地域に住の特徴をもつ。

み、互いにどこの誰だかわかる「顔の見える」地

こうした特徴をもつプラットフォーム企業の原域社会から、多くの地方からの転入者が地域に流型は、実はかなり前の昭和中期から、日本のビジ

入し、互いにどこの誰かわからない「顔の見えなネス界でも誕生していたと思われる。

い」都市社会に変貌する。高度経済成長期には、

本稿では、あえて私の本業である理論経済学の都市に人口が集中し、多くの種類の財・サービス

モデルによる説明を避け、これまで私が消費者とでの市場規模の成長が続くと市場参入が容易なのして生き、私が経験した昭和・平成・令和のそれで、財の小規模の生産企業数、それらの財を消費ぞれの時代における経済の変化の大きな流れに注者に販売する小売店や個人営業の飲食店等のサー目し、プラットフォーム企業を考えたい。とりわ

ビス業も増加する。
加えて、道路整備と全国の高速道路網の建設にけ、インターネットや通信技術、モバイル端末普及によって、この研究会がテーマとする第 4 次産よりモータリゼーションの進展と、新幹線や空業革命が、経済システムにもたらした大きな変革

港、航空路の整備による、人の移動増加はさらにを、流通システムの構造変化と消費者の財・サー

大きな市場の発展をもたらした。

ビスに対する選好や嗜好を捉えるマーケティング「顔の見えない」人との取引の増加は、安全なシステムの変化に着目することによって、経済取取引を支える消費者信用とキャッシュレスによる引価値の企業間、産業間における富の配分に与え決済の効率化を要求した。コンピュータ技術やデた影響を、限界費用により説明することを試みた

ータ通信技術の発展による情報ネットワークの発い。そうすることで、現代経済を特徴付ける、プ

展は、商品やサービスをキャッシュレスで購入しラットフォーム、シェアリングエコノミー、P2P

たい消費者やビジネスマンと、これらを販売供給取引が市場取引をどう変え、企業、消費者、社会する企業、小売店への取引を、消費者信用システにどのような影響を及ぼすかについて考えること

ムを通じて繋ぐクレジットカード会社という、プ100

第 7 章 プラットフォーム、シェアリングエコノミー、P2P 取引は市場経済をどう変えるか？

ラットフォーム企業を誕生させた。

は小さかったと思われる。他方、これらの中間業

高度経済成長による雇用確保により、比較的安者で働く人々に仕事と所得を保証できたのも、高定した 20 年余りは、わが国の社会経済に大きな勤度経済成長と人口増による内需市場の拡大があっ労者による中流所得層をもたらし、こうした中流

たからである。こうした、垂直的長い流通システ

階級の旺盛な需要により、高額な耐久消費財の割

ムでは、メーカーを最上流とすると、それぞれの賦販売、自動車などのローンなどのクレジット会

中間業者が上流企業から仕入れ値で仕入れたもの社が生まれ、これらのクレジット会社もある種のの在庫を管理し、在庫管理費用、発注受注調整費

プラットフォーム企業の機能を果たしてきたと考用、製品の輸送費用や人件費その他を考慮の上、えられる。

下流の卸業者、小売業者に自ら卸売価格を設定し1970 年代～1980 年代前半までは、日本経済は、て、販売した。一部、ダイエーの中内功氏などに

景気循環による不況を経験するも中期的には高い

よる、スーパーなどで中間業者を中抜きして消費経済成長が続いていた。また、当時は、人口も増者に安く販売するため、多重限界性の解消を狙っ加しており、高齢化も進んでいなかったので、堅た挑戦による流通システムの中抜き短縮化が起こ

調な内需の成長があった。そのため、年功序列型

ったが、品質向上や差別化により高価格販売を狙

賃金、高校、大学卒業後すぐに企業に入社するった財・サービスは、スーパーなどでは売られと、多くは定年まで同一企業に勤めあげ、勤勉にず、図 2-7-1 のような旧来の多段階の流通システ

働けば家も建てることができるという、終身雇用

ムが維持され機能していた。

が信じられていた。また、サラリーマン以外の専

特に第 2 次大戦後の第 1 次ベビーブームで生ま門の職人たちも、学校を出てから、老舗に入ってれ、高度成長の波に乗って豊かに育ち、このころ技を磨き、長い間修行すればやがて一人前になっ少年期、青年期を迎えた団塊の世代は、巨大な市て、自分の店や工場をもって自立できると信じら場を産み出す。これらの若者たちの市場に、新規れていたし、現実にもそれが可能な時代であっ

もしくは買替需要を生み出すために、企業は消費た。

者の市場を嗜好により振り分け、差別化してどういう製品やサービスを欲するかを探る必要があっ

3．製品・サービスの差別化によるバラエティの増た。実際この団塊の世代が年齢を重ねるごとに、

加とプラットフォーム企業

年齢なりに彼らが欲しがるであろう別の財やサー

1980 年代後半からバブル時代になると高度経済

ビスに製品差別化を図り、広告を打ち、流行を産成長を遂げた各国経済では、消費意欲が旺盛な中み出すのが、電通、博報堂等の広告代理店であ間層（中位所得層以上）の消費者は、必要な財り、これに寄与したプラットフォーム企業が、服（製品）、サービスはほぼ手に入れ、財やサービス

飾のファッション誌や財の専門雑誌である。
（例えの嗜好や質を重視するようになる。しかし、大型ば、ファッション雑誌であれば、MENS CLUB、計算機による銀行の情報ネットワークは発達してanan、Nonno など。ファッション以外のアイテムいたものの、当時は現在のように、スマホやタブの雑誌では、POPEYE、Olive、HotDog Press など

レット端末、PC 等を消費者はもっていなかったがある。）これらの雑誌は、団塊の世代の男女に、し、これら消費者の嗜好に関する情報とマーケテ

ライフスタイルや嗜好別に差別化し、それらを購ィングをする企業を繋ぐインターネットによる通入する層に対応した、ファッションブランドの製信技術も発達していなかった。しかし、資本主義

品や食事をする店や小物に至るまで多くの財やサ社会はさらなる付加価値と成長を求めるため、新ービスの記事を載せ、それらの財、サービスに関

たな消費を創出する必要があった。また、図 2-7-

する情報を提供し、企業から広告収入を得てい1 のように当時は、財・サービスの生産者から消る。これらの雑誌を発行する出版社やそれにかか費者までの流通システムには、多くの卸業者が仲わる広告代理店は、企業と差別化・セグメント化

介し、小売業者を経て、消費者に販売されていたされた市場の消費者の両方を対象に市場をもつ両ため、多重限界性の非効率が生じており、消費者

面市場に別々のサービスを売るプラットフォーム

は高い財やサービスを購入していて、消費者余剰企業といえる。

101

第 2 部 第 4 次産業革命にともなう社会の変化

財・サービスの多段階の流通構造 多重限界性を生む
図 2-7-1

財・サービスの旧来の流通システム構造と多重限界性

しかし、財やサービスの生産・供給企業が、消え、生産者が消費者の嗜好を知り、差別化するた費者の嗜好に合わせてそれらの製品やサービスをめの情報や仕掛けによる多重限界性が、財やサー差別化し市場をセグメントするためには、まずはビスの価格を吊り上げたが、しかしそれに関わる

広告代理店にこれらの企業が広告企画を発注し、企業の利益やそこで働く人々の所得の源泉とな

そこを通じて、プラットフォーム企業である専門

り、国民経済全体の成長を支えた面もあると思わ雑誌の出版社、テレビの CM、テレビ局、新聞社、れる（図 2-7-2）。

写真、モデル、グラフィックデザイナー、アート

理論経済学の分野でも、情報の経済学やゲーム

ディレクター、印刷企業、雑誌流通の東販、書理論の発展を礎に進展があり、ミクロ経済学分野

店、実際にアパレルや小物を売る小売店など多く

では新たな産業組織論が、ビジネス分野では戦略の業種が関わって、消費者に繋がっていた。そのの経営学が発展し、マクロ経済学の成長理論も、ため、莫大な広告費用が必要であった。一般にこバラエティ(製品の種類)の増加は、消費者の効用れらマスコミ、出版社、広告代理店の収益、社員を増加させ、新たな差別化された製品やサービスの給与はメーカーの社員より高額であった。財やの需要増加は、企業に利益を与え、経済成長につサービスの生産企業はこれらのマーケティング費

ながるという内生的経済成長理論の研究が発展し用も含む高い限界費用を必要とした。消費者は高た。

いものを買わされ、財やサービスの価格のかなり

また、高度成長による団塊の世代の雇用安定との部分は、広告代理店やセグメント化にかかる多所得の増加は、財やサービスのみならず、賃貸よくの業界の売上とそこで働く人々の所得となり得りも持ち家に対する内需の増加に貢献した。

たのである。こうした、生産者から消費者への販

新築マンション、分譲住宅を販売したい不動産

売流通段階に介在する企業による多重限界性に加ディベロッパー企業及び不動産仲介や、ビル、住102

第 7 章 プラットフォーム、シェアリングエコノミー、P2P 取引は市場経済をどう変えるか？

図 2-7-2

製品差別化、複数財生産企業と、マスコミ・広告代理店とマーケティング多重限界性

居、アパート、マンションの個人の貸し手と、賃ープ企業もプラットフォーム企業である。
（図 2-

貸住宅や新築中古住宅を需要する消費者とを繋ぐ

7-3 参照）

役割を果たし、売り手や貸し手から情報を集め、1980 年台終盤まで、日本経済はバブル期を迎

広告料をとり、「住宅情報」情報誌を、賃貸、購入

え、不動産価格や株価等が高騰し内需のピークを住宅を求める消費者に安価（200 円くらい）で販迎え、若者たちや団塊の世代はこうした「モノへ売して、情報提供サービスをしていたリクルートのこだわり」と差別化戦略にのって旺盛な消費をグループなどが存在する。これらリクルートグル

続けた。

103

第 2 部 第 4 次産業革命にともなう社会の変化

図 2-7-3

昭和終盤：平成初期のプラットフォームビジネスの概念図

4．バブル崩壊と日本経済の失われた 20 年、内需のあるが、高価格となる製品を市場投入したため、低迷

韓国、台湾などのメーカーとの価格競争に負けて1990 年初頭のバブル崩壊後、内需は冷え込み、シェアを下げることとなる。

それまでの旺盛な内需に支えられてきた日本企業

海外市場での競争に臨むため、生産と輸送コス

は、これまでの正社員を新規学卒で採用し、定年トの削減のため、日本企業は海外に直接投資しまで雇用することが困難となった。そこで、生て、現地生産するようになり、日本国内では製造産・供給量により調整が可能な、固定費用となる業を中心とした産業の空洞化と新規学卒者の採用

正社員社会保険や退職金引き当てなどを必要としを減らすことによる雇用の削減、年功序列制賃金ない、非正規雇用や人材派遣企業からの派遣社員制度による高年齢社員の早期退職などのリストラを増やすことにより、人件費の可変費用化と節約（とりわけ、固定費用も含めて賃金の高い正規雇をするようになった。このため、日本の中間層を用労働者の削減）が進んだ。

構成する層の購買力は低下し、日本企業が主に財

この動きが 10 年以上続くと、若手の労働者が非やサービスを提供してきた国内市場は、バブルの正規となり、将来の生活不安から、婚姻数が減ころから比較すると大きく縮小した。

り、晩婚化が進みさらに新生児の出生率の減少、

そこで、自動車や家電等の日本を代表する製造

企業内の生産労働人口の構成構造にも変化が進

企業（メーカー）の多くは内需縮小による売上のみ、少子高齢化が急速に進んだ。
「1 億総中流社

減少を補うべく、成長が続く、中国や ASEAN 諸国会」から、とりわけ若年層の所得が低く、これまや景気拡大が続く北米の市場への輸出に活路を見での高度経済成長で貯蓄をもつ高齢層に貧富の格出そうとした。

差が生まれる。高齢層は退職による収入減と将来

当時の中国を中心とする、新興国での自動車、の健康不安等から、現役時代より消費を控え、バ家電製品に対する需要は旺盛であったが、これら

ブル以前の高価格製品・サービスの市場におけるの成長市場では、消費意欲の高い消費者たちは、需要の減少が起こった。また、工業製品のほとん

成熟し嗜好や品質で差別化された日本の市場でのどが、中国など新興国から安価に輸入され、所得消費者と異なり、高品質、新機能、美しいデザイの低くなった日本では「百円ショップ（ダイソーンより、基本機能と低価格の製品を欲した。このなど）」などの低価格品への需要が高まり、前節にため、日本企業は高品質、デザイン、多機能ではおいて図 2-7-2 で説明したような、1990 年代に日104

第 7 章 プラットフォーム、シェアリングエコノミー、P2P 取引は市場経済をどう変えるか？

本の多くの財・サービス業が作り上げた、高い広さらに近年は老若男女へのインターネット、ス

告宣伝費を使った多重限界性をともなう製品の差

マートフォン普及により、ゲーム、電子商店街、別化のビジネスモデルは、消費者の高価格製品へ

電子書籍、映像・音楽配信、各種紹介・予約サイの需要が低価格製品への需要へと代替が進むにつト、シェアリングエコノミー（例えばライドシェ

れて、消滅することとなる。また、海外からの安ア）、広告など、オンラインビジネスが拡大し、産価な輸入工業製品の増加は、1990 年代まで残って

業構造上大きなウェイトを占めるようになってきいた、図 2-7-1 の多重限界性を伴う、多段階のている。

財・サービスの流通システムの中抜き短縮化も進めた。

6．インターネット、モバイル端末の増加は流通シ
ステムと取引価値の配分をどう変えたか？

5．インターネットと通信システム技術の発展、モこうした、新たにもたらされた経済取引の変化

バイル情報によるオンライン取引の発展

は、財・サービスの流通システムにどのような影

平成中盤以降、インターネットや通信技術が進響をもたらしたのであろうか？この変化を端的にみ、携帯電話、スマートフォンなどモバイル通信表すものとして、Amazon.com のビジネスモデルが機器が普及すると、それまでの多くの財・サービ

挙げられる。元々、書籍販売と流通システムへのスの取引は、実店舗での顧客と店の対面取引からインターネット利用によるビジネスに端を発し、インターネットを介しての取引にとって代わられ

いまや Amazon は多種多様な財のインターネット

た。とりわけ、大きな影響を受けたのは、書店でによる消費者の発注から、代金回収、在庫調整かある。これまで我々の自宅近くには、小さな書店

ら、配達までをトータルで扱う、ビッグビジネスがあり、都市部には大規模な書店があったが、を世界中で展開している。

Amazon.com などの書籍のネットでの購入と配達サ

Amazon のサービスには、大口顧客用（毎月 50

ービスが利用されるようになると、こうした書店点以上販売出品する）FAB サービスと、小口顧客

は、書籍販売のみでは経営できなくなり、文具、用（毎月 49 点までの販売出品）サービスがある。

レンタルビデオ、レンタル音楽 CD、ゲームソフト

大口顧客用の FBA（Fulfillment By Amazon）サー等、書籍以外の財の販売をしないと生き残れなくビスの料金は毎月の月額 4900 円の固定料金と、なった。また、Amazon.com や楽天による書籍以外

Amazon.com サイトに載せて、自社の出品商品をの財・サービスのインターネットによる販売が拡

Amazon フルフィルメントセンターという倉庫＋配大すると、日本では多くの百貨店（そごう)、スー

送センターに送って、サイトで販売されるまでのパー（ダイエー)、アメリカにおいても、19 世紀

保管サービスに課金される、商品のサイズ・重量末に創業した小売りの名門、米シアーズ・ホール

により分類された、保管時期（保管後販売出荷さディングスが 2018 年 10 月に経営破綻し、図 2-7-れるまでの日数）の従量料金の「在庫保管手数

1 で示した、旧来の流通システムの崩壊と流通シ

料」、注文商品の出荷・梱包・配送・カスタマーサ

ステムの構造変化が進んできている。この間日本ービスに対する従量料金配送代行手数料」の二部

経済はデフレ傾向で、物価、労働者の所得水準は料金制が採用されている（フルフィルメント by

下がり続けた。

amazon(FBA)-料金プラン-Amazon.co.jp より）。ま同時に中心国の経済成長と工業化で、海外からた、FBA 制度での出品者の商品が Amazon サイトで輸入される財の価格は低下した。すると、過去の売れた場合、購入者である消費者が「Amazonシステムでそれぞれの流通段階の中間業者が取引

Prime 会員（年額 4900 円）」である場合、サイト

でとっていたマージンがなくなることにより、では「Amazon Prime 対象商品」が表示され、購入

財・サービスに消費者が支払う価格が下がったと者への配達は原則翌日配達（お急ぎ便）でかつ配しても、財・サービスを生産・供給する企業は、送料は無料となる。

かつて国内生産していたものを海外から輸入調達

他方、大口・小口を問わず FBA を利用しない出し、あるいは直接投資により海外に生産拠点を移品者の商品では、商品価格が安くても、商品のカすことで限界費用を下げることにより、かろうじ

テゴリーに応じて購入者が負担する配送料が決めて生き残れたのである。

105

第 2 部 第 4 次産業革命にともなう社会の変化られているため、出品企業は実際の配送費（ほとヤを稼ぐある種の裁定取引）という個人の副業なんどが Amazon の指定した配送料より高額）との差

ど、図 2-7-1 で示した流通システムにはいなかっ

額を考えて、販売価格を決定しなければならなた新たな個人が取引市場に参入できることとなっい。また、購入する消費者側もどの商品をどの企た。新型コロナ禍の現在、不足するマスクやアル業から購入すべきかは、商品代金＋Amazon 指定のコール消毒液等で、ネットサイトでこうしたセド

配送料を比較して決定しなければならない。

リ取引が頻繁に行われていたのは記憶に新しい。

これが面倒なので、Amazon Prime 会員である購

Amazon 以外の Airbnb やホテルなどの宿泊サー

入者のほとんどは、配送料無料で翌日配達の

ビス、ベビーシッター、様々な清掃、その他のサ

Amazon Prime 対称商品を購入する。（私も職業

ービスもインターネットによる新たなプラットフ

柄、洋書・和書をよく購入するので、Amazon

ォーム企業によって経済取引が生まれ、財・サー

Prime 会員である。) 購入者（消費者）は代金をビスの流通システムの構造変化が起きている。(図Amazon にクレジットカード等で支払い、配送も

2-7-4 参照)

Amazon からされるので、支払いをしたのに、商品

これまでの垂直的な流通システム(図 2-7-4 左が届かないというような、取引の信頼上のリスク側)も残っているが、次第にその収益は減少していはまったくない。しかし、購入した商品がサイトると思われる。図 2-7-4 の右にあるように Amazonに書かれていた性能や使い勝手などは、購入者のなどのプラットフォーム企業を介在して、垂直的評価システムと、カスタマーレビューに購入者が構造を超えた取引が行われ、またプラットフォー

自由に投稿できるので、粗悪な製品を出品する

ムサイトを通じて、広告、販売、さらに在庫管理と、その出品企業が出品した商品の購入を、サイと配送サービス、売上の回収まで、これまで各段

ト利用者である購入者は避けるので、過大広告な

階の中間業者が個別に行ってきた業務を代行する

どはなくなるシステムとなっている。Amazon は顧サービスを Amazon 等のプラットフォーム企業が行客から回収した商品の代金を月ごとにまとめてっている。Amazon のようなプラットフォーム企業

FBA 料金を差し引いて、出品者や企業に振り込むはこれらのサービス料金の設定により、二部料金というシステムである。二部料金制は、出品販売制による価格差別戦略を通じて、取引価値の多く量が増えるにつれて、単位当たりの平均料金が割

は、プラットフォーム企業の限界費用は下がりそ安となる第 2 種価格差別スキームであることは、の収益が大きくなっていると思われる。また、従

産業組織論・経済学の分野ではよく知られてい

来取引にいなかった「セドリ」をする転売する個る。

人事業主かプロシューマなどにも取引の機会と取他方、小口顧客用（月に 49 点以下）について引利益が配分されている。Amazon Prime 会員となは、月額固定料金（4900 円）はなく、配送料はった消費者は、旧来の流通システムの小売価格よAmazon が指定した配送料、出品料金は商品 1 点ごり、一般に低い価格で商品購入ができるようになとに 100 円の基本料＋出品する商品のカテゴリーっていると思われる。

に応じた販売手数料（商品代金(商品代金＋配送料)の 8％～15％）が Amazon から課金される。小

7．グーグル等のプラットフォームビジネスは企業

口の出品者も、購入者から支払われる配送料はの製品差別化、広告、マーケティング戦略をどう変

Amazon で決められているので、ここでも実際の配えたか？

送費用との差額をコストと見立てて、サイトでの

図 2-7-2 で示したように、従来企業は消費者を販売価格を決める必要がある。小口の出品者の場

その嗜好により差別化して、市場をセグメント化

合も、大口、FBA による出品企業同様に、Amazon

して価格差別するためには、消費者の選好や嗜好サイトで消費者が支払った代金はすべて Amazon がについての情報を引き出すために、高い広告費用受け取り、出品者へは 1 個当たり 100 円＋販売手を使わなければならなかった。企業は巨額の広告数料を差し引いた額が振り込まれるシステムであ宣伝費を支出して、広告代理店による市場調査、る。

テレビや新聞などのマスメディアへの広告を打Amazon というプラットフォーマー企業の登場にち、また、消費者の嗜好やライフスタイルに対応

より、セドリ（安く仕入れて、高く転売して利ザ

106

第 7 章 プラットフォーム、シェアリングエコノミー、P2P 取引は市場経済をどう変えるか？

図 2-7-4

Amazon など、プラットフォーマー企業が変えた新たな流通システムした雑誌による、商品の情報を消費者に送り、反「この端末の利用者はこれらの検索でどの HP を閲

応を見る（雑誌の購読数や、雑誌に載せたアイテ

覧したのか？」という情報を、他のサイドの顧客

ムの売上のデータをとるなど）などして、新製品である、関連する商品やサービスの企業の広告をの開発をした。こうしたマーケティングに必要な繋ぐことによって、企業はアンケートや購入によ

費用は、図 2-7-2 にあるように多くのマスコミ、り、ある端末の利用者である消費者の嗜好や個人

広告代理店、雑誌出版社、カメラマン、スタイリ

情報の取得と、広告の閲覧データ等を得られるた

スト等、多くの関係者の雇用を支え、高価格でのめ、細かくセグメント化された製品の広告や情報

商品販売による取引価値のうち、かなりの割合

を消費者に伝え、効率の良いマーケティングをす

は、これらマーケティングに関わる業種の売上とることができる。

して、配分されていた。

インターネットという「圧倒的な通信網」をもしかし、インターネットとオンラインネットワ

つプラットフォーマーであるグーグルの基本的なーク通信技術とモバイル通信情報技術の発展と消キャッシュ・ポイント（お金をとるポイント）

費者への PC の普及、スマートフォンの普及、は、2 つある。第 1 のキャッシュポイントは、消Google などの検索エンジンの開発が進み、情報サ

費者がキーワードでグーグルの検索エンジンで検ーチコストが低下する。消費者は、従来は雑誌を索した結果、「検索結果」のトップページの上部と読み、実際に自分が興味のあるモノ、場所、事柄

右側に出るそのキーワードに近い自社商品やサーに時間と費用をかけて、検索しなければ得られなビスを供給している「スポンサーサイトのリス

かった情報に、PC やスマホ、タブレット端末など

ト」の上位（順位はグーグルが定期的に変更）にで、検索するだけでアクセスできるようになっ

企業名を載せるため、そうすると検索した消費者

た。Google 等のプラットフォーム企業は、プラッが自社名をクリックする確率が高いキーワードを

トフォーム上での SNS サービス等を通じて、一方

グーグルから入札で購入する「アド・ワーズ広のサイドの顧客である、消費者自身が自らの嗜好告」である。第 2 のキャッシュポイントとなるのや趣味等の情報を検索、発信するようになると、は「アド・センス広告」である。この広告では、

107

第 2 部 第 4 次産業革命にともなう社会の変化

図 2-7-5

インターネット、モバイル端末の普及後の企業の差別化、マーケティング構造

あるキーワードを購入できるとワンクリック 30 円

は恐ろしく低い限界費用で消費者、プロシューの広告料を企業はグーグルに支払うと、そのキー

マ、企業に供給できるのである。したがって、旧ワードに近いテーマで企業やプロシューマたちが来の図 2-7-2 で多くの取引価値から収益を得てい運営する、YouTuber の動画サイトやブログの画面

たマスコミ、雑誌、新聞への企業の広告支出は減に表示される「ads by グーグル」のスペースに自り、そのことで、テレビ局、新聞、雑誌の広告収社の関連 Web ページに飛ぶリンクを貼り、そのサ

入は減り、企業の自社製品の限界費用に占める広イトに訪れた消費者が 1 回自社のリンク先をクリ

告宣伝費は大きく減少していると思われる。情報

ックして自社製品の頁で広告を見れば、何円かを取得にしても、コンテンツを楽しむのも、新聞、広告企業がグーグルに支払い、そのうちスポンサ

雑誌、テレビより YouTube やインターネット経由

ーである自社の商品をその消費者が購入すると、の動画、記事のほうがおもしろいという消費者はグーグルがリンクを張った企業やプロシューマの増加していると思われる。すなわち、インターネ

サイトやブログ運営者に支払う販売報酬を支払ット普及とプラットフォーマーの登場による、企う。グーグルは、スポンサー企業からの広告収入

業の製品差別化、広告、マーケティング取引形態とプロシューマたちに支払う販売報酬の差額を収の変化は、明らかに図 2-7-2 に見られる、多重限益源としているのである。(図 2-7-5 参照)

界性の非効率性を解消したが、その結果広告の取従来の図 2-7-2 の広告代理店やマスコミ、雑誌

引価値のかなりの部分の配分を受けているのは、による製品差別化戦略に比べ、直接消費者が興味

グーグルなどプラットフォーム企業と、YouTubeのあるライフスタイルでブログや動画サイトからや Web サイトにコンテンツを供給する、プロシュ

広告をクリックするので、従来のテレビの視聴率ーマたちであると思われる。

や新聞の購読数と自社製品の購入との関連を調査することにくらべて、圧倒的に安く、直接的に広8．結び

告と購入履歴を数量的に把握できるだけでなく、

本稿では、インターネットやモバイル通信の発電子マネーやクレジットカード情報などとリンク

展による影響を、財・サービス生産・供給企業のすると、資産情報等に関しても顧客に関する詳細

流通システムとプラットフォーム企業の登場によな情報が得られる。こうしたサービスをグーグル

る、企業の製品差別化、広告・マーケティング活108

第 7 章 プラットフォーム、シェアリングエコノミー、P2P 取引は市場経済をどう変えるか？

動システムの構造にもたらした変化に注目して、供給されるまでの、プロセスにより、直観的な費理論ではなく、ここ数十年の日本経済の変化の経用構造の変化を通じて、経済取引のどの取引者た

験と、簡単な図式化により考察した。このようなちへの価値の配分がどのように変わったかを、わ変化が、企業が供給する財・サービスが消費者にかりやすく説明を試みた。

[参考文献等]
Einav, L., C. Farronato, and J. Levin (2015), “Peer-to-Peer Markets,” National Bureau of Economic
Research Working Paper 21496. http://nber.org/papers/w21496 (accessed 2018.5.10)
Benjaafar, S., G.Kong, X. Li and C. Courcoubeitis(2018), “Peer-toPeer Product Sharing: Implication for
Ownership, Usage, and Social Welfare in the Sharing Economy,” Management Science, ISSN 1526-5501(online),
http://pubsonline.informs-org/journal/mnsc/
Armstrong, M. (2006). Competition in two-sided markets, The Rand Journal of Economics, 37(3), 668-691.
Choi, J. P. and Y. Zennyo (2019). Platform market competition with endogenous side decisions, Journal of
Economics and Management Strategy, 28(1), 73-88.
Jiang, B. and L. Tian (2018). Collaborative consumption:
sharing, Management Science, 54(3), 1171-1188.

Strategic and Economic Implications of productRochet, J., and Tirole, J. (2003). Platform competition in two-sided markets, Journal of the European
Economic Association, 1(4), 990-1029.
Weil, E. (2010). A price theory of multi-sided platforms. American Economic Review, 100(4), 1642-1672.
新海哲哉(2018)，「プラットフォームビジネスは市場をどう変えるか？―P2P 取引、PF ビジネスと市場経済分析―」，国
際高等研究所，「第 4 次産業革命への適応～社会経済システムの再編成～」報告資料
2018 年度第 4 回(通算第 4 回)研究会 2018 年 10 月 26 日
新海哲哉(2019)，「Apple 業績不振のわけ High-Spec 追及メーカーの苦悩」，国際高等研究所，「第 4 次産業革命への適
応～社会経済システムの再編成～」報告資料
第 9 回「第 4 次産業革命への適応」研究会 2019 年 5 月 24 日
新海哲哉(2020)，「プラットフォームビジネスは市場をどう変えるか？―P2P 取引、PF ビジネスと市場経済分析―」，国
際高等研究所，「第 4 次産業革命への適応～社会経済システムの再編成～」報告資料
第 15 回「第 4 次産業革命への適応」研究会 2020 年 2 月 14 日
柴山 昌之(2008)、『Google 経済学』,フォレスト出版
Zennyo, Y.(2019). Lecture on Platform Competition and its Applications, 2019 年 9 月 28 日
策研究会＠名古屋大学、スライド

産業組織・競争政（参考ホームページ）
Amazon 小口出品者の配送料，
https://sellercentral.amazon.co.jp/gp/help/external/201051980/?ld=SEJP_SOA_service_01_exact_PC_Goo_asret_2020 年 6 月 13 日閲覧
Amazon フルフィルメント by Amazon(FBA)概要
https://services.amazon.co.jp/services/fulfillment-by-amazon.html 2020 年 6 月 13 日閲覧109

研究会開催経過
第1回
日時：2018年6月29日（金）13：00～17：00
内容：佐和 隆光「第4次産業革命への適応〜社会経済システムの再編成〜」
第2回
日時：2018年8月2日（木）13：00～17：00
内容：二神 孝一「The Race between Man and Machine: Implications of Technology for
Growth Factor Shares, and Employment by D. Acemoglu and P. Restrepo AER, 2018,vol.108(6)について」
宮脇 正晴「技術の発展と著作権法」
第3回
日時：2018年9月14日（金) 13：00～17：00
内容：[外部講師]上田 修功（理化学研究所革新知能統合研究センター副センター長、NTTコミュニ
ケーション科学基礎研究所特別研究室長）「第4次産業革命の技術的シナリオとその社会的イ
ンパクト～人工知能社会の到来～」
佐々木 典士「『所有』という概念のゆらぎ〜ミニマリスト、シェア、メルカリ〜」
第4回
日時：2018年10月26日（金）13：00～17：00
内容：新海 哲哉「プラットフォーム・ビジネスは市場をどう変えるか？～P2P取引、PFビジネスと市場経済分析～」若森 直樹「実証産業組織論と第4次産業革命」
第5回
日時：2018年11月30日（金）13：00～17：00
内容：依田 高典「プラットフォームの経済学：なぜ独り勝ちが起きるのか？GoogleとUberのビジ
ネスの秘密を考える」
大西 宏一郎「知的財産制度とその効果、ICT分野での問題」
第6回
日時：2019年1月25日（金）13：00～17：00
内容：[外部講師]首藤 昭信（東京大学大学院経済学研究科准教授）「第4次産業革命と会計学研究」
下村 研一「第4次産業革命時代における日本のテレビ局の役割と系列」
第7回
日時：2019年3月12日（火）13：00～17：00
内容：[外部講師]小田切 宏之（一橋大学名誉教授、公正取引委員会顧問）「プラットフォームの経済学と競争政策」[外部講師]西田 豊明（京都大学大学院情報学研究科教授)「人工知能のもたらしつつあるもの」

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第8回
日時：2019年4月12日（金）13：00～17：00
内容：二神 孝一「高齢化社会における危険回避行動と経済成長」
宮脇 正晴「著作権侵害の主体」
第9回
日時：2019年5月24日（金）13：00～17：00
内容：新海 哲哉「Apple 業績不振のわけ〜High-Speck追及メーカーの苦悩〜」
若森 直樹「競争政策の第4次産業革命への適応〜デジタル・カルテルと衰退産業〜」
第10回
日時：2019年6月28日（金）13：00～17：00
内容：[外部講師]善如 悠介（神戸大学大学院経営学研究科准教授）「多面的プラットフォーム（Multi-Sided Platforms）」
大西 宏一郎「ICT分野のイノベーションと特許権」
第11回
日時：2019年7月26日（金）13：00～17：00
内容：依田 高典「スマートグリッド・エコノミクス〜フィールド実験・行動経済学・ビッグデータが拓くエビデンス政策〜」
若森 直樹「競争政策の第4次産業革命への適応〜デジタル・カルテルと衰退産業〜」
第12回
日時：2019年9月20日（金）13：00～17：00
内容：[外部講師]佐藤 進（東京大学大学院経済学研究科・社会科学研究所）「プラットフォームのビジネスモデルと競争政策」
下村 研一「動画共有サイトへの自発的供給について」
第13回
日時：2019年11月8日（金）13：00～17：00
内容：[外部講師]金間 大介（金沢大学人間社会研究域経済学経営学系准教授）「日本の産学連携活動の成果に関する実証研究とオープンイノベーションの促進（阻害）要因」
宮脇 正晴「インターネット上の商標の使用をめぐる問題」「忘れられる権利」
第14回
日時：2020年1月24日（金）13：00～17：00
内容：[外部講師]清水 涼介(京都大学経済学研究科)「Does automation technology reduce wage?」[外部講師]岡田 光平（大阪大学経済学研究科）「機械化と経済発展の相互関係について」
第15回
日時：2020年2月14日（金）13：00～17：00
内容：報告書及び2020年度の研究会について※場所は全て国際高等研究所

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研究会メンバー

代表者
佐和 隆光

国際高等研究所副所長、京都大学名誉教授

依田 高典

京都大学大学院経済学研究科教授

大西 宏一郎

早稲田大学教育・総合科学学術院准教授

下村 研一

神戸大学経済経営研究所教授

新海 哲哉

関西学院大学大学院経済学研究科教授

二神 孝一

大阪大学大学院経済学研究科教授

宮脇 正晴

立命館大学大学院法学研究科教授

若森 直樹

東京大学大学院経済学研究科講師※所属・役職は 2020 年 4 月 1 日現在のものです。

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基幹プログラム報告書

第 4 次産業革命への適応～社会経済システムの再編成～

2020 年 9 月
公益財団法人国際高等研究所〒619-0225 京都府木津川市木津川台 9 丁目 3 番地
TEL：0774－73－4001 FAX：0774－73－4005
http://www.iias.or.jp/
ISSN 2436-1976

E-mail：ra@iias.or.jp

〒619-0225 京都府木津川市木津川台 9 丁目 3 番地
TEL：0774－73－4001 FAX：0774－73－4005 http://www.iias.or.jp/

2020.09-R15J
ISSN 2436-1976